【作　　者】
陆 丹 袁永生（教授）

【作者单位】
（河海大学理学院 南京 210098）

【摘　　要】

      【摘要】 本文基于PWM方法推导了CVaR的动态置信区间估计模型，论述了正态分布下风险资产的CVaR假设检验方法及基于PWM方法的置信区间求法，最后用中信（中信标普300）指数对中国股市风险情况作了区间估计及显著性检验的实证分析。结果表明本文提出的方法较参数法置信区间有更好的估计精度，且能较为敏感地捕捉收益的动态性。
【关键词】 置信区间   条件极值VaR   条件风险价值   风险管理

    一、研究思路
作为金融市场风险度量的主流模型，VaR风险计量技术已成为金融风险管理的国际标准。基于风险极值理论的VaR建模研究，为构建更为精确的VaR风险估计方法提供了新思路。但VaR技术的数学特性较差，且不满足次可加性，进而与风险的经济意义不符，更重要的是其不能有效地捕捉收益分布的尾部特征，对极端风险的度量不准确。
针对VaR存在的缺点，学者们提出了CVaR风险管理方法。CVaR是超出VaR的损失的期望值，是指在一定置信水平下，某一资产或资产组合损失超过VaR的尾部事件期望值。因此CVaR取值一般高于VaR，更加符合风险管理的谨慎性原则，且具有良好的数学性质，并继承了VaR的诸多优点，在很多方面比VaR更优越。