基于GARCH模型的CVaR信贷风险度量方法研究  

作　　者：刘琦铀[1] 张能福[1] 刘铁生[2] 

机构地区：[1]五邑大学管理学院,广东江门529020 [2]江西现代职业技术学院,南昌330095

出　　处：《统计与决策》2010年第10期26-29,共4页Statistics & Decision

基　　金：广东省自然科学基金资助项目(8152902001000010)

摘　　要：文章针对VaR方法不是一致性度量,不满足凸性,尤其是该模型不能体现尾部事件发生时其可能损失的程度等一系列缺陷;同时针对金融时间序列具有偏性和尖峰厚尾两大特性,用修正的VaR方法——基于GARCH模型的CVaR方法来度量风险。该方法的优点在于可以反映出损失超过VaR时可能遭受的平均潜在损失的大小,解决了VaR方法无法进一步识别风险是可以忍受的还是灾难性的问题,弥补了VaR不能反映损失尾部信息的缺陷,能够防范小概率极端金融风险,降低了银行发生灾难性风险的可能性。

关 键 词：在险价值VAR 自回归条件异方差GARCH 条件在险价值CVaR 

分 类 号：F224.9[经济管理—国民经济]