基于GARCH-VaR模型的金融科技风险测度 |
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引用本文: | 张贺,沈倩,宁薛平.基于GARCH-VaR模型的金融科技风险测度[J].统计与决策,2023(24):142-146. |
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作者姓名: | 张贺 沈倩 宁薛平 |
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作者单位: | 1. 国家信息中心;2. 广东财经大学金融学院;3. 上海对外经贸大学国际经贸学院 |
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基金项目: | 国家社会科学基金一般项目(18BJY235); |
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摘 要: | 文章以上证互联网金融主题指数与中证申万互联网金融主题指数的日收益率作为样本,运用GARCH-VaR模型度量我国金融科技风险,通过比较分析不同的模型和序列分布后,选取在Students’t分布下的GARCH(1,1)模型计算VaR值,并通过进行Kupiec的失败频率检验提高结论准确度。研究表明:我国金融科技市场波动强烈;上证互金指数收益率分别有90%、95%和99%的概率将平均损失控制在2.36%、3.21%和5.32%内,申万互金指数收益率则分别控制在2.26%、3.14%和5.45%内;对不同收益率序列的VaR值进行对比分析,发现相较于传统金融,新兴金融科技创新遭遇极端损失的可能性及损失的额度更高。
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关 键 词: | GARCH-VaR模型 金融科技 风险测度 |
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