Robust and efficient financial risk management PhD

风险管理涉及识别、分析和应对投资决策中的不确定性。金融风险尤为重要，因为它可能显著影响一个国家的经济和人民的生活水平。因此，准确衡量金融风险对于政府、政策制定者、投资者和企业至关重要。然而，金融市场的不可预测性使得这一任务极具挑战。 一种常见的度量方法——风险价值（Value-at-Risk, VaR）已被银行和监管机构（包括巴塞尔委员会）广泛用于设定资本要求。但VaR存在局限性——它不符合一致性风险度量的全部标准，且对极端事件不够敏感。一个更好的替代方法是“期望分位数”（expectile），它对异常值更具响应性，能更有效地捕捉极端风险。 本研究聚焦于富时股票指数，旨在理解收益中的非线性模式和波动性变化。我们提出一种基于期望分位数的新统计方法，用于检测金融风险在接近临界阈值时的上升趋势。与其他方法不同，我们的方法不假设固定的阈值，而是让数据随时间决定阈值，从而实现对潜在损失的早期预警和及时应对。