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在归纳现存主要VaR测度方法的基础上,构建了基于厚尾分布特征的t分布假设,推出了债务利率风险损失函数的分位点判定函数及其最终测度模型,并通过一家大型煤矿企业的日元外债案例,运用厚尾t分布的债务风险测度法和传统的德尔塔一正态分布法进行检验,结果表明:前者对债务数据波动性和厚尾程度的判定比后者灵敏,这归因于t分布参数和自由度变量提供的识别机制。当t分布参数落在(1/2,1)内时,VAR能取到最小值,当t分布参数在(-1,0]时取到最大值,为划分风险价值等级提供依据。 相似文献
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