金融时间序列系统风险度量:动态二元Dvine模型

作     者：陈昱 曹心怡 金姝玥 徐涛 Yu Chen;Xinyi Cao;Shuyue Jin;Tao Xu

作者机构：中国科学技术大学管理学院统计与金融系安徽合肥230026 

出 版 物：《中国科学技术大学学报》 (JUSTC)

年 卷 期：2023年第53卷第11期

页      面：1-11,I0001,I0007页

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：supported by the National Social Science Fund of China(22BTJ027) 

主　　题：序列相关性 横截面相关性 时变copula 金融风险管理 条件分位数 

摘      要：在金融市场中,对金融资产的尾部风险的精准度量一直是研究者关注的焦点。本文提出了一个新的二元时间序列模型,用来计算和预测金融资产的在险价值(VaR)和条件在险价值(CoVaR)。该模型可以同时捕捉二元时间序列中存在的序列相关性和横截面相关性,从而提高估计和预测的精度。本文在模型推导中给出了该二元时间序列模型的参数估计值,并且基于plug-in方法给出了VaR和CoVaR的估计值。还建立了Dvine模型估计量的渐近性质。对金融股价的实证分析表明我们的模型在风险度量和预测方面表现良好。