陈守东，李云浩

（吉林大学a.数量经济研究中心；b.商学院，吉林 长春 130012）

一、问题的提出

极端风险事件存在突发性和偶然性，对资本市场的破坏是巨大的、超预期的。特别是近年来，中美贸易摩擦和新冠肺炎疫情等极端风险事件频发，造成全球资本市场各类资产价格剧烈波动，频繁发生尾部风险事件，给全球金融市场和实体经济带来巨大冲击和损失。因此，有效的尾部风险测度不仅可以降低资本投资的风险，而且可以提高金融市场风险管理的有效性，有助于监管机构更加有效地监控和防范风险暴发，对于维护资本市场稳定、确保经济稳定发展具有一定理论意义和现实意义。

尾部风险测度研究的核心是预测未来资产收益率的风险边界，目前主流的衡量指标是在险价值（value at risk），其计算方法主要有历史仿真法和参数法两种。历史仿真法不依赖于参数假设，适用于任何收益率分布结构，没有维度诅咒等问题，其缺点是非常依赖于历史数据和样本采集期窗口的时间长短，且受到鬼影效应（ghost effect）影响。参数法假设收益率服从某种分布，通过分布的累计概率函数得到相应的分位点，从而获取衡量市场尾部风险的指标。在对资产尾部收益率的分布做分析时，极值理论（extreme value theory，EVT）是常用且有效的参数分析法，极值理论在无需了解收益率分布的情况下，可以对尾部进行概率估计[1]。近年来有学者基于条件极值理论和高频波动率构建RV-EVT尾部风险模型对我国沪深300指数期货做了实证分析并证明该方法在国内市场的有效性[2]，还有研究基于R-vine copula模型结合EVT极值理论也取得了较好的风险测度效果[3]。……