基于期望分位数回归方法的金融风险度量

在众多风险模型中，VaR能将多种复杂的风险合成为一个简洁易懂的指标，受到金融机构和监管当局的普遍欢迎。分位数回归本身存在角点解的难题，导致VaR的计算失真，同时基于分位数回归计算的VaR依然未能克服其不满足风险一致性的缺陷。已有的研究表明金融收益分布存在明显波动聚集性和时变特征，我们尝试采用基于期望分位数回归方法计算的EVaR作为风险测度的核心指标，通过与GARCH模型、LPA方法和Lasso方法的有机结合，有效的刻画了金融风险的波动聚集性、时变性和外部溢出性。在此基础上对我国金融体系的系统性风险进行测度，为金融监管当局进行风险管理提供了全新视角和理论支持。