【摘 要】
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风险度量是金融决策、风险管理和宏微观监管政策的核心要素。本文采用风险比方法,研究了市场风险度量与系统性风险度量的模型不确定性问题。模型不确定性是基于不同统计模型
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风险度量是金融决策、风险管理和宏微观监管政策的核心要素。本文采用风险比方法,研究了市场风险度量与系统性风险度量的模型不确定性问题。模型不确定性是基于不同统计模型计算的风险度量产生不一致结果的可能性;在市场温和时期较低,各种候选统计方法大致提供相似的风险预测结果;但是在市场动荡期间显著增大,严重影响了风险度量的可信度,此时应谨慎评估风险度量的结果。此外,VaR与ES在度量分布尾部时均受到模型不确定性的显著影响,因此不宜简单地通过提高置信水平以达到提升经济资本的目的。2013年巴塞尔委员会提议用ES(p = 0.975)代替VaR(p = 0.99)作为市场风险度量,前者的模型不确定性水平更低,可以有效减少监管套利的可能性。敏感性分析表明模型间的不一致不依赖于任何特定的统计预测方法;最后,本文建议决策者可以使用概率转移方法——以较低的置信水平估计模型,并将其缩放至所需的概率,从而降低模型不确定性。
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