危机时期的非广义风险价值估计
摘要：危险值是衡量和管理金融市场不确定性的重要主题之一，被研究者和从业者广泛使用。尽管危险值是一种常见的风险控制工具，但对其表现存在批评。这项研究研究了其中一个案例，即在危机期间低估了危险值。在这些时期，市场的非高斯行为加剧，正常模型估算的危险值低于实际值。事实上，危机期间金融收益序列的极值概率密度增加，回报序列的重尾行为降低了正常危险值估计模型的准确性。描述回报序列的非高斯行为的一种潜在方法是使用Tsallis熵框架和非广义统计方法。在本文中，我们使用非广义危险值模型分析危机期间金融市场的行为。通过应用q-高斯概率密度函数，与正常模型相比，我们可以看到更好的危险值估计，尤其是在危机期间。我们证明了q-高斯模型比正常模型更好地估计危险值。此外，我们发现在成熟市场中，在危机期间，危险值在正常状况和非广义方法之间的差异超过一个标准差，但在新兴市场中，我们无法看到明显的模式。
作者：Ahmad Hajihasani, Ali Namaki, Nazanin Asadi and Reza Tehrani
论文ID：2005.09036
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2021-07-07