基于非参数Copula-CVaR模型的碳金融市场集成风险测度

论文摘要

我国商业银行等金融机构在参与国际碳金融业务时面临复杂多变的市场环境,其风险评估及预警体系的构建需考虑风险因子的多源性与相依性,对碳金融市场集成风险进行科学测度具有重要意义。本文采用非参数核估计方法确定碳金融市场价格波动与汇率波动两类风险因子的边缘分布,并通过拟合优度检验选择最优Copula函数准确刻画风险因子之间非线性、动态的相依结构,实现对集成条件风险价值CVaR的有效测度。通过Kupiec回测检验及对比各类传统风险测度方法的优劣,发现非参数Copula-CVaR模型能够弥补传统风险测度方法在度量多源风险因子相依性时存在的局限性,避免参数法确定边缘分布时可能出现的模型设定风险与参数估计误差,充分考虑尾部风险,为碳金融市场集成风险测度提供新思路。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 柴尚蕾,周鹏

关键词: 碳金融,风险管理,相依性,函数,风险价值

来源: 中国管理科学 2019年08期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用,经济理论及经济思想史,金融,证券,投资,市场研究与信息

单位: 南京航空航天大学经济与管理学院,山东师范大学商学院,中国石油大学(华东)经济管理学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(71625005,71704098,71874102,71701115),山东省自然科学基金资助项目(ZR2016GQ03,ZR2019QG009,ZR2017MF058)

分类号: X196;F832.5

DOI: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.08.001

页码: 1-13

总页数: 13

文件大小: 657K

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