利用尾部风险VaR对股票收益率进行预测的相关文献综述

VaR（Value at Risk）是一种常用的风险测度方法，通常用于金融领域对市场风险的测度与管理。利用VaR对股票收益率进行预测的相关文献较为丰富，以下是一些相关文献综述：

1. "Value at Risk and Expected Tail Loss: Estimating the Extremes of Stock Returns"，作者为Glen McLeod和William Remus，发表于2002年。该文献介绍了利用VaR和Expected Tail Loss（ETL）对股票收益率进行预测的方法，并对比了两种方法的优劣。

2. "Forecasting Stock Market Returns by Combining Forecasts from Different Methods"，作者为Antonio Rubia和Trino-Manuel Ñíguez，发表于2010年。该文献提出了一种基于VaR的预测方法，通过将来自不同方法的预测结果进行组合，提高了预测的准确性。

3. "Modeling and Forecasting the Volatility of the S&P 100 Index using GARCH Models and Value-at-Risk"，作者为Jin Zhang和Haiming Liu，发表于2016年。该文献利用GARCH模型和VaR方法对S&P 100指数的波动率进行建模和预测，并探讨了VaR在预测中的应用。

4. "A Comparison of VaR Estimation Methods for Stock Market Returns"，作者为Kathleen M. Auerbach和David R. Peterson，发表于2004年。该文献比较了不同的VaR估计方法在股票收益率预测中的表现，并提供了一种基于Monte Carlo模拟的VaR估计方法。

5. "Value-at-Risk Estimation and Forecasting with the Generalized Autoregressive Score Model: Evidence from Emerging and Developed Stock Markets"，作者为Hernando Vargas，发表于2006年。该文献利用广义自回归得分模型（GAS模型）和VaR方法对新兴市场和发达市场的股票收益率进行预测，结果表明该方法在预测上的表现优于其他方法。

总之，利用VaR对股票收益率进行预测的方法具有一定的实用性和优越性，但在具体应用中需要结合实际情况选择合适的VaR估计方法和模型。