Eviews计算CoVaR与VaR：分位数回归与GARCH方法

"这篇资源是关于如何在Eviews软件中计算CoVaR（Conditional Value at Risk）和VaR（Value at Risk）的详细步骤，主要采用分位数回归方法和GARCH方法。由张玉提供的操作指南涵盖了从数据输入到模型建立、结果解读的全过程。" 在金融风险管理中，CoVaR和VaR是非常重要的概念，用于衡量金融机构或资产组合在极端市场条件下的潜在损失。CoVaR是指当系统性风险发生时，一个金融机构相对于市场整体的额外风险暴露。VaR则是在一定置信水平下，未来一段时间内投资组合可能的最大损失。 首先，计算CoVaR需要进行分位数回归。在Eviews中，这涉及以下步骤： 1. 输入数据：创建新的workfile，设置好数据类型，输入包含收益率的数据。确保数据类型符合数据的数量和频率特性。 2. 生成收益率序列：通过`Generates Series`功能，计算每日收益率，如公式rzg=100*dlog(zg)所示，其中rzg代表收益率，zg是原始数据。 3. 描述性统计分析：对收益率序列进行描述性统计，包括计算均值、标准差、偏度和峰度，以及进行Jarque-Bera检验，以判断数据是否符合正态分布。 4. 计算银行系统收益率序列rsys，同样进行描述性统计分析。 5. 分位数回归：选择QREG方法，设定分位数（例如0.05），建立模型rzg与rsys之间的关系，得到RZG关于RSYS的模型。 6. 建立另一个回归模型，计算RSYS关于RZG的模型，以获得相互影响的效应。 7. VaR计算：在特定分位数（如0.05）下，找出收益率序列的最小值，这个最小值可以作为VaR的估计。 8. CoVaR计算：基于两个模型的结果，计算在系统性风险事件下，银行的额外损失，即CoVaR。 通过以上步骤，金融机构能够评估自身的风险暴露，并据此制定相应的风险管理策略。然而，这个过程并未提及GARCH方法，GARCH模型通常用于捕捉收益率序列的时间依赖性和波动聚集性，进一步完善风险估计。在实际应用中，可以结合GARCH类模型（如GARCH(1,1)、TGARCH等）来估计动态的VaR和CoVaR。 理解并掌握如何在Eviews中运用分位数回归和GARCH方法计算VaR和CoVaR，对于金融风险管理人员来说是至关重要的技能，能够帮助他们更准确地评估和管理潜在的市场风险。