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摘要
在金融风险管理领域，随着金融工具和市场的日益复杂及金融监管的不断强化，研究者和政策制定者常需要识别特定市场上的风险。作为金融机构使用最多的风险指标，在险价值(VaR)在金融市场风险监控中被广泛地采用。本文按照VaR标准技术流程，通过GARCH族模型、CAViaR以及DQR的分位数回归模型对我国大宗商品市场的风险波动进行了估计，并通过模型置信集(MCS)程序进行了估计效果的比较分析，最后通过各类模型间的聚合方式，考虑单一模型在估计效果上的优化问题。本文研究发现：CAViaR-IG在整体上对我国大宗商品市场相关收益序列的预测效果最好，其次为DQR模型。在对GARCH族模型的估计效果比较下，Student-t和Skew-Student-t对收益分布的估计有较大的调节作用。进一步考虑单一模型估计效果的优化问题时，对不同分布下的GARCH模型和GJR-GARCH模型进行聚合，均匀聚合比指数加权聚合更能够发挥出每个单一模型的估计特点，从而优化了在险价值的估计效果。
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