论文研究 - 预测和回测

在估算风险度量时，准确地模拟干散货运输收益的经验分布极为重要。 基于几种常用的分布和替代分布，本文建立了九种不同的风险模型来预测干散货运输市场的风险价值（VaR）。 探索了几种回测以比较VaR预测的准确性。 实证结果表明，基于常用分布的风险模型具有相对较差的性能，而替代分布（即偏斜学生-T（SST）分布，斜泛广义误差分布（SGED）和双曲线分布（HYP）产生的VaR更准确测量。 实证结果表明，风险管理者在管理干散货运输市场中的极端风险时会进一步考虑更灵活的经验分布。