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Inference on dynamic systemic risk measures
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AI
DOI：10.1016/j.jeconom.2024.105936.png)
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摘要
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系统性风险度量（SRM）量化了由其任何组成部分可能出现的困境所引发的系统风险。在经济学和金融学中的应用非常广泛。我们为风险因子定义了一个通用的动态框架，使我们能够获得相应动态SRM的显式表达式。我们推导出一种易于实现的统计方法，该方法基于半参数假设，简化为估计单变量位置-尺度模型以及计算残差的（静态）分位数。我们推导出针对主要SRM（即条件VaR（CoVaR）和Delta-CoVaR）的稳健渐近理论（包括置信区间、检验、残差自助法的有效性）。我们的理论结果通过蒙特卡洛实验和真实的金融与宏观经济时间序列进行说明。
Keyword:
CoVaR
Delta-CoVaR
Marginal expected shortfall
Multivariate risks
Residual bootstrap
期刊
IF:
4
论文数:
5.2K
被引数:
3.0W
机构
引用论文
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