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基于QRNN-EVT的EU ETS碳排放期货市场VaR度量研究

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探寻可靠的EUA期货市场风险度量方法已成为一个关键问题.论文以EUA期货价格对数收益率为研究对象,运用神经网络分位数回归方法估计不同置信水平下市场的风险价值(VaR),并选择传统的GARCH-GED模型作对比.研究发现,在预测1％VaR时,神经网络分位数回归模型虽优于GARCH-GED模型,但两者都低估风险,且后者低估风险程度更高.为此,论文将极值理论(EVT)与神经网络分位数回归模型结合(QRNN-EVT)预测1％VaR,实证结果表明该方法能够提高VaR的预测精度.

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来源
《第十届（2015）中国管理学年会》|2015年|1-8|共8页
会议地点合肥
作者
张晨; 安翔;
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作者单位

中国管理现代化研究会;

复旦管理学奖励基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类金融市场;
关键词
碳排放期货市场; 风险价值; 神经网络分位数回归模型; 极值理论;

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