我国黄金现货市场的动态VaR预测模型研究  

Dynamic VaR Predicting Models for Chinese Spot Gold Market

作　　者：魏宇[1] 黄登仕[1] 王建琼[1] 朱宏泉[1] 余江[1] 赖晓东[1] 

机构地区：[1]西南交通大学经济管理学院,成都610031

出　　处：《管理评论》2010年第8期30-38,共9页Management Review

基　　金：国家自然科学基金项目(70501025;70771097;70771095);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0826);教育部创新团队发展计划(PCSIRT0860);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU09ZT32;SWJTU09CX088)

摘　　要：以我国黄金现货市场主力品种——Au99.95的日数据为研究对象,运用滚动时间窗法进行了多种波动率模型和不同条件收益分布假定下的样本外动态VaR预测。进一步,运用更加严谨和稳健的KupicLR检验以及动态分位数回归检验法,对不同模型得到的VaR预测精度进行了深入的后验分析。主要实证结果显示,我国黄金现货市场的波动不存在显著的杠杆效应,但却同时具有明显的条件"有偏"和"尖峰胖尾"特征。另外,假定条件收益服从有偏学生分布的EGARCH模型具有最好的样本外极端风险预测精度。Based on the dataset of a main product in Chinese spot gold market,Au99.95,this paper carries out dynamic out-of-sample VaR predicting for various volatility models and conditional return distributions by methods of rolling time windows.Furthermore,two robust backtesting methodologies,Kupic LR test and dynamic quantile regression test,are introduced to estimate the accuracy for VaR predictions produced by different models.The main results show that there is no significant leverage effect in Chinese spot gold market but clear conditional skewness and fat-tail are observed.In addition,EGARCH model with conditional skewed student distribution produces the most accurate out-of-sample VaR predictions for extreme market risk.

关 键 词：黄金现货市场 风险价值 GARCH族模型 有偏学生分布 BACKTESTING 

分 类 号：F832.54[经济管理—金融学] F224