摘要：中小企业板有着区别于沪深主板市场的风险特征。本文针对传统基于正态分布假设的VaR模型低估风险问题,运用极值POT模型研究中小企业板的极端风险,利用指数回归模型实现了POT模型中阈值的定量选取,避免了样本Hill图在选取阈值时存在的局限性。实证结果表明,POT模型对中小企业板极端风险的估计比正态分布更有效。研究还发现,传统基于正态分布的风险度量没有体现金融资产收益率的尖峰厚尾特征,同时存在低估风险和高估风险,但都很难通过LR统计量检验。因此,基于指数回归法的POT模型更能有效刻画中小企业板的极端风险。

关键词：指数回归模型 pot模型 风险价值 lr统计量 

单位：重庆大学经济与工商管理学院 重庆400044 庆大学数学与统计学院 重庆400044