基于Factor-GARCH模型的动态VaR与CVaR度量及实证研究
基于Factor-GARCH模型的动态VaR与CVaR度量及实证研究
动态CVaR作为投资组合的风险度量工具较动态VaR有很多优点，但同动态VaR的计算一样，随着投资组合资产数量的增加，计算难度迅速增大。通过改良Factor—GARCH模型，将其用于多种资产时变方差一协方差矩阵的估计，实现了降维的目的，克服了计算多元动态CVaR时的困难。实证研究表明，与动态VaR相比，动态CVaR作为一种更保守的风险度量工具，能准确反映投资组合的可能损失。