Using quantile time series and historical simulation to forecast financial risk multiple steps ahead
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摘要
本报告提出了一种基于分位数的半参数历史模拟方法（QFHS），用于多步预测VaR与ES，突破了传统历史模拟在多步预测与不同分位数估计上的局限。通过规模化收益率残差的重采样，QFHS实现了尾部风险的准确预测，兼容CAViaR及多种波动率模型扩展。模拟与实证结果显示，在高峰度和偏态条件下，选择估计分位数α在0.05-0.15间的QFHS方法表现优于传统滤波历史模拟(FHS)，对个股尾部风险预测尤为显著，验证了方法的实用性和灵活性 [page::0][page::2][page::7][page::8][page::28].
