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基于尾部相依视角的证券业系统性风险度量
基于尾部相依视角的证券业系统性风险度量
摘要：
在金融领域，系统性风险的度量一直是个重要的课题。传统的金融风险度量方法往往依赖于正态分布假设，忽略了极端事件的可能性。然而，金融市场中的极端事件并不罕见，而且具有显著的系统性风险。本文主要基于尾部相依视角，研究了证券业系统性风险的度量方法，并提出了一种新的模型来解决这一问题。
1.引言
系统性风险指的是与整个市场或行业相关的风险，它无法通过分散投资来消除。在金融领域，系统性风险是导致金融危机和市场崩盘的主要原因之一。因此，准确度量系统性风险对于理解金融市场的稳定性至关重要。传统的金融风险度量方法在很大程度上依赖于正态分布假设，这种假设忽略了极端事件的可能性，因此无法准确度量系统性风险。
2.尾部相依视角的风险度量方法
尾部相依视角是一种用于描述极端事件的统计方法，它通过分析极端事件的概率分布特征，能够更准确地度量系统性风险。常见的尾部相依视角模型包括协同分布模型和极值理论模型。
2.1协同分布模型
协同分布模型是一种建立在极值理论基础上的风险度量方法。它假设在极端事件发生时，各个证券之间具有相关性。通过分析证券间的协同分布特征，可以揭示系统性风险的共同特征。常见的协同分布模型包括Copula函数模型和多元极值分布模型。这些模型能够更准确地描述金融市场中的尾部风险，并提供更准确的系统性风险度量。
2.2极值理论模型
极值理论模型是一种用于描述极端事件的统计模型。它假设极端事件满足极值分布，并通过极值指数来度量系统性风险。极值理论模型能够更准确地描述极端事件的概率分布特征，因此能够更准确地度量系统性风险。常见的极值理论模型包括极值值at-risk模型和极值值条件期望模型。这些模型能够提供更准确的系统性风险度量。
3.基于尾部相依视角的证券业系统性风险度量模型
基于尾部相依视角的证券业系统性风险度量模型结合了协同分布模型和极值理论模型的特点，能够更准确地度量证券业的系统性风险。该模型首先利用协同分布模型分析证券间的协同分布特征，然后利用极值理论模型分析极端事件的概率分布特征，最后结合两者的结果来度量系统性风险。通过这种方法，可以更准确地度量证券业的系统性风险，为风险管理提供更准确的数据支持。
4.结论
本文基于尾部相依视角研究了证券业系统性风险的度量方法，并提出了一种新的模型来解决这一问题。该模型通过分析证券间的协同分布特征和极端事件的概率分布特征，能够更准确地度量证券业的系统性风险。然而，由于金融市场的复杂性和不确定性，这一模型仍然存在着一定的局限性，需要进一步的研究和改进。未来的研究可以考虑利用更多的数据和更复杂的模型来进一步提高系统性风险的度量准确性。