基于Asymmetric Laplace分布的动态风险度量

金融资产收益率序列常具有自相关、异方差性及杠杆效应等现象,同时收益率分布具有明显尖峰肥尾和不对称等特征。从相关性、波动性及残差分布特征三方面考虑,文章建立ARMA-GJR-AL模型来刻画这些市场风险特征,给出了基于AL分布的动态风险VaR和CVaR的度量及准确性检验。以上海股市和纽约股市为研究对象,给出了风险度量及准确性检验,说明了模型的有效性。结果表明,基于AL分布的动态风险度量模型更具合理性和适用性,能有效地度量风险。