基于CARE模型的金融市场VaR和ES度量

次贷危机余波未了,欧债危机又风生水起。在此背景下,深入研究金融市场风险的度量方法及其预测防范机制,对推进金融市场改革、维护国家金融安全具有重要的参考价值。本文以期望分位数(Expectile)模型为基础,结合CAViaR模型,构建出条件自回归期望分位数模型(CARE),并以此来计算金融收益序列的VaR和ES,用以度量金融市场风险。通过对上证指数和深圳成指的实证分析发现:CARE模型在对金融收益序列的VaR估计和预测方面,明显优于风险管理实务界主流的RiskMetrics模型,也优于CAViaR模型,而且在ES度量方面也有着非常明显的优势。

CARE模型对中国碳交易市场风险度量的适应性研究

碳金融作为一项发展低碳经济、促进节能减排的市场手段,能够减少温室气体排放,推动经济发展方式绿色低碳转型。而建设全国碳市场的关键则是碳价机制,故对其进行市场风险度量和风险管控具有一定的现实意义。本文从中国碳金融交易市场中选取5个碳排放权交易所(北京、上海、广东、深圳、湖北)的收益率为研究对象,采用期望分位数(Expectile)理论,结合CAViaR模型构建的条件自回归Expectile(CARE)模型(包括SAV-CARE、AS-CARE、IG-CARE和AdCARE模型)对碳交易市场的风险水平进行度量分析。研究结果表明:CARE模型在度量我国碳交易市场风险方面,能够较好地度量其VaR值,而且在ES测度方面也具有明显的优势,可以有效地度量极端风险。