摘要 : 在数字经济时代,数字货币的出现吸引了诸多投资者与研究者,但其高波动性的价格特征,为投资决策和风险评估提出了新的挑战.为更准确地刻画这种特征,本文提出基于指数衰减加权自举法的区间变量置信域构建方法,进一步以此置信域的覆盖面积与尾部分位数作... 展开 在数字经济时代,数字货币的出现吸引了诸多投资者与研究者,但其高波动性的价格特征,为投资决策和风险评估提出了新的挑战.为更准确地刻画这种特征,本文提出基于指数衰减加权自举法的区间变量置信域构建方法,进一步以此置信域的覆盖面积与尾部分位数作为评估数字货币市场波动率与尾部风险的新指标.以比特币为例的实证结果表明,首先,相比于传统点值模型如指数加权移动平均模型,区间变量置信域的覆盖面积能同时有效度量比特币价格的水平与极差的不确定性,这增加了对日内价格波动的度量.其次,在分析尾部风险预测效果时,相比于历史模拟法和指数加权移动平均模型预测的在险价值,区间变量置信域生成的尾部分位数在条件覆盖率与非条件覆盖率检验上的表现更优.此外,本文提出的基于指数衰减加权的自举法更有效地刻画市场的非正态分布与时变性的特征.本研究不仅为数字货币的波动分析贡献了一种新的统计工具,而且为金融市场的尾部风险管理提供了新方法和新视角. 收起