基于expectile的行业下端风险度量

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2、文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作晶成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，巧己在文中茲明确方式标明。本人完全意识到本声明縣法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：曰请火；挪年化月泌平学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本：学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫搪、数字化或其它手段保存论文：学校有权提供目录检索抖及提供

3、本学位论文全文或部分的阅览服务：学校有权按照有关规定向国家有关部口或者机构送论交文论克学校可０１采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位位论，或蒋学位论文的内容编。入相关数据库供检索；保密的学文在解密后遵守此规定、训学位论文作者签名：自！呼ｔ年化月皆日导师签名：年仪月日於基于Expectile的行业下端风险度量学位类型：同等学力论文作者：肖火平培养学院：金融学院专业名称：金融学指导教师：谢尚宇副教授2016年11月Expectile-baseddownside-riskmeasurement

4、betweenindustries摘要随着金融环境的日趋复杂,对金融业的风险评估得到了金融机构和学者的广泛关注，在整个金融风险管理体系下，如何管理和度量行业风险是风险度量的一个重要方向，同时行业风险也是投资机构或个人在做投资决策需要重点参考的一个关键要素，由于每个行业都有其自身共有和特有的结构，包括市场上的结构，外界影响的因素，政策上规范或要求等，科学有效的评估和计算行业风险是一个亟待解决的难题。本文采用KUNA等(2009)基于Expectile的VaR对行业的下端风险的影响因素及下端风险的大小进行分析。本文选取沪深

5、300的五个行业（工业、材料、能源、医药和金融五个行业）的指数数据作为研究对象，采用条件自回归期望分位数（CARE）模型对选定沪深300的五大行业指数的日对数收益率进行风险度量分析，实证分析行业的下端风险的影响因素、下端风险大小及各业间下端风险的关联性。同时，本文将对沪深300的五大行业指数的日对数收益率风险大小进行计算,根据模型计算出的EVaR值对选型的五个行业的风险大小进行初步的排序和分析说明。本文最后总结部分，根据理论和实证相结合说明基于CARE模型的VaR在行业风险分析的优势，可避开收益分布的假设直接计算出Va

6、R值，且不仅具备二次损失函数带来的计算优势、估计的有效性以及协方差矩阵的估计也无需估计一个条件密度函数的优势，也更好的处理了收益序列的尾部分布；最后对行业风险管理在建立风险管理体系，建立风险管理经验知识库和风险管理人才储备等三点建设性意见来不断健全金融市场或行业的风险管理。关键词：Expectile，CARE模型，VaR，行业风险IAbstractWiththeincreasingcomplexityofthefinancialenvironment,theriskassessmentofthefinancialind

7、ustryhasbeenwidespreadconcerninfinancialinstitutionsandscholars,inthefinancialriskmanagementsystem,howtomanageandmeasuretheindustryriskisanimportantdirectionofriskmeasurement,andindustryriskisinvestmentinstitutionsorindividualsintheinvestmentdecision-makingneeda

8、keyfactorkeyreference,becauseeachindustryhasitsowncommonanduniquestructure,includingthestructureofthemarket,externalfactors,policyspecificationorrequirement,scientifi