量化系统性风险：条件区间风险度量及其应用

《ASTIN Bulletin: The Journal of the IAA》：Quantifying Systemic Risk: Conditional Interval Risk Measures and Their Applications

本文提出 conditional interval value-at-risk (CoIVaR) 和 conditional interval expected shortfall (CoIES) 两种新型系统性风险度量方法，通过构建理论框架分析其特性与风险贡献，结合随机序、依赖结构和边际分布建立风险向量排序方法，并通过数值实验和股市应用验证其实用性。

　　

摘要

在金融和保险领域，评估系统性风险是一项重大挑战，而条件风险度量对于捕捉传染效应至关重要。本文介绍了两种新颖的系统性风险度量方法——条件区间风险价值（CoIVaR）和条件区间预期亏损（CoIES）——它们通过引入基于区间的不确定性来扩展传统的风险度量指标。我们为这两种度量方法建立了正式的理论框架，详细阐述了它们的关键属性和风险贡献。随后，我们提出了一种全面的系统性风险评估方法，利用随机排序、依赖结构和边际分布来确定风险向量的排名条件。最后，通过数值实验和实际股票市场应用，我们证明了CoIVaR和CoIES在不确定性条件下量化系统性风险方面的实用价值。这些发现为系统性风险的传播提供了宝贵的见解，并为相互关联的金融系统的风险管理奠定了坚实的基础。

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