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切换-GAS Copula模型及其在系统风险中的应用

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  • 毛罗·贝尔纳迪
  • 利奥波多·卡塔尼亚

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最近的金融灾难强调了准确预测极端金融损失及其对特定金融市场机构的影响的必要性。计量经济学模型预测极端事件的能力很大程度上取决于其灵活性，以解释金融收益中观察到的高度非线性和不对称依赖性。我们开发了一类新的柔性Copula模型，其中依赖参数的演化遵循Markov-Switching Generalised Autoregressive Score（SGASC）动力学。最大似然估计始终使用边际推断函数（IFM）方法和专门针对这类模型定制的期望最大化（EM）算法版本执行。然后，使用SGASC模型估计条件价值风险（CoVaR），该风险定义为给定资产的VaR，条件是另一资产（或投资组合）处于财务困境，以及条件预期差额（CoES）。我们的实证研究表明，所提出的SGASC模型能够解释和预测几个欧洲国家的系统风险贡献。此外，我们还发现，使用几个CoVaR回溯测试程序，SGASC模型的表现优于竞争对手。

建议引用

  • Mauro Bernardi和Leopoldo Catania，2015年。"切换-GAS Copula模型及其在系统风险中的应用,"论文1504.03733，arXiv.org，2016年1月修订。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：1504.03733
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    引用人：

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