系统性风险度量CoES的建模和检验  

Modeling and Backtesting CoES for Systemic Risk Measure

作　　者：顾云 张栋浩 杜在超 黄在鑫 Gu Yun;Zhang Donghao;Du Zaichao;Huang Zaixin

机构地区：[1]西南财经大学经济与管理研究院 [2]西南财经大学金融学院 [3]复旦大学经济学院 [4]华中师范大学经济与工商管理学院

出　　处：《统计研究》2022年第1期132-145,共14页Statistical Research

基　　金：中央高校重大基础理论项目“系统性风险的建模和检验”(JBK171117);国家自然科学基金青年项目“中国家庭债务风险的生成机理、风险评估与防范机制研究”(72003155);国家自然科学基金面上项目“金融风险度量的后验分析与建模”(72173029);教育部人文社会科学青年科学基金“基于条件概率密度的系统性风险传染模型及应用研究”(16YJC790034)。

摘　　要：本文结合极值理论(Extreme Value Theory, EVT)和新的动态混合Copula(Dynamic Mixture Copula, DM-Copula)函数,提出了一种新的CoES估计方法DM-Copula-EVT。在EVT建模中,本文改进了阈值的选取方法以避免选择的主观性,并提出了一系列新的动态混合Copula以更好地刻画金融市场日益复杂的尾部关联性。此外,本文首次提出了检验CoES模型设定正确性的后验分析方法,包括无条件覆盖性检验和条件覆盖性检验。将本文建模和检验方法应用于我国金融市场,研究发现:相对于传统使用的t分布,EVT能更好地拟合指数的尾部分布;新的动态混合Copula函数能更好地刻画金融部门与系统之间的复杂关联性。In this paper, a new CoES estimation method DM-copula-EVT is proposed by combining extreme value theory(EVT) and the new dynamic mixture copula(DM-copula). In the modeling of EVT, this paper improves the threshold selection method to avoid the subjectivity of selection, and proposes a series of new dynamic mixture copulas to better describe the complex tail correlation of financial markets. In addition, this research proposes a rigorous backtesting framework for CoES for the first time, including unconditional coverage test and conditional coverage test. Applying the modeling and backtesting methods to China’s financial market, we find that EVT can better fit the tail distribution of financial market indices than the traditional t distribution, and new dynamic mixture copulas can better describe the complex correlation between the financial sector and financial system.

关 键 词：尾部风险 CoES 极值理论 COPULA 后验分析 

分 类 号：C81[社会学—统计学]