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基于CARR-EVT整体方法的动态日VaR和CVaR模型研究
首先，VaR（ValueatRisk）和CVaR（ConditionalValueatRisk）是金融风险管理中最为常见的两种风险测量指标，在金融市场中具有广泛的应用。在日常交易中，投资者一方面需要获得较高的收益，另一方面需要认可所承担的风险。VaR和CVaR可以帮助投资者控制风险，制定最优的资产配置策略。因此，构建一种准确且高效的VaR和CVaR模型对于金融市场具有重要意义。
本文基于CARR-EVT整体方法，研究了动态日VaR和CVaR模型。CARR-EVT方法是将分位数回归模型（ConditionalAutoregressiveRegression）和极值理论（ExtremeValueTheory）相结合的一种方法，可用于测量和预测金融市场中的极端风险。在CARR-EVT方法中，回归模型能够捕捉资产价格变化的长期趋势，而极值理论则可以提供对尾部风险的清晰描述。同时，我们考虑了价格变化的异方差性，增加了GARCH处理。
本文优先考虑了计算效率，使用MonteCarlo仿真法对CARR-EVT模型的峰度和偏度进行了估计。模拟结果表明，与其他传统的极值方法相比，CARR-EVT模型具有更快的计算速度。接着，我们基于SHIBOR和COMEX金融市场的实际数据，对我们提出的CARR-EVT模型进行了实证分析。
在实证分析中，我们首先使用SPSS软件估算了回归模型中的客观变量系数，并通过阅读文献和实证研究的结果来筛选自变量。然后，我们使用GARCH模型来对异方差性进行了建模。随后，我们计算了动态日VaR和CVaR，并通过Backtesting的方法来评估模型的准确性。实证结果表明，我们提出的CARR-EVT模型能够合理地预测和度量极端风险，从而增强了投资者的风险控制能力。
总之，本文基于CARR-EVT整体方法提出了一种动态日VaR和CVaR模型，考虑了回归模型和极值理论的同时对异方差进行了建模。实证结果表明，提出的模型具有较好的预测和度量能力，能够有效地提升投资者的风险管理水平。未来的研究可以将模型应用于更多市场数据，并且可以考虑如何进一步提高模型的稳定性和准确度。