Adaptive combinations of tail-risk forecasts
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摘要
本文提出基于模型置信集（MCS）框架的四种自适应组合预测策略，通过加权使用多种参数、半参数及非参数模型的VaR和ES预测，显著提升尾部风险预测的准确性和稳定性。实证分析基于S&P 500及上证综指数据，结果显示组合预测优于单一模型，且通过严格的回测和MCS检验，综合预测能有效缓解模型不确定性对风险度量的影响，且具有较小波动性。[page::0][page::1][page::5][page::6][page::12]
