基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量：理論、方法與實(shí)證一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量對(duì)于企業(yè)、投資者以及整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系的穩(wěn)定運(yùn)行都具有至關(guān)重要的意義。從企業(yè)角度來(lái)看，準(zhǔn)確度量下端風(fēng)險(xiǎn)有助于制定合理的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)策略、優(yōu)化資源配置以及防范潛在的財(cái)務(wù)危機(jī)。若企業(yè)未能有效評(píng)估下端風(fēng)險(xiǎn)，可能在市場(chǎng)波動(dòng)、需求下降等不利情況下，面臨庫(kù)存積壓、資金鏈斷裂等困境，進(jìn)而影響企業(yè)的生存與發(fā)展。對(duì)于投資者而言，精確把握行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)是做出明智投資決策的關(guān)鍵。投資者需要在風(fēng)險(xiǎn)與收益之間尋求平衡，只有充分了解投資對(duì)象的下端風(fēng)險(xiǎn)，才能避免因投資失誤而遭受重大損失。在經(jīng)濟(jì)體系層面，對(duì)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的有效度量和管理是維護(hù)金融穩(wěn)定、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必要條件。一旦行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)失控，可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致金融市場(chǎng)動(dòng)蕩，甚至引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，如方差、標(biāo)準(zhǔn)差等，在刻畫(huà)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)存在一定的局限性。方差和標(biāo)準(zhǔn)差主要衡量的是資產(chǎn)收益率圍繞均值的波動(dòng)程度，然而，它們并未區(qū)分正向波動(dòng)和負(fù)向波動(dòng)，無(wú)法準(zhǔn)確反映投資者對(duì)下行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注。而風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）雖然在一定程度上彌補(bǔ)了這一不足，能夠給出在特定置信水平下的最大損失，但它也存在不能表示出臨近的不利事件的發(fā)生概率、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量作用有限等缺陷。Expectile作為一種新興的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，近年來(lái)在金融領(lǐng)域、保險(xiǎn)領(lǐng)域以及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)及廣闊的應(yīng)用前景。在金融市場(chǎng)中，資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)往往呈現(xiàn)出復(fù)雜的特征，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法難以準(zhǔn)確捕捉其尾部風(fēng)險(xiǎn)。Expectile能夠?qū)Ψ植己裎蔡卣鞲用舾?，從而更精?zhǔn)地度量極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)。例如，在股票市場(chǎng)中，市場(chǎng)行情可能受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策調(diào)整、突發(fā)事件等多種因素的影響，出現(xiàn)大幅下跌的情況。此時(shí)，Expectile可以幫助投資者更好地評(píng)估投資組合在極端市場(chǎng)條件下的潛在損失，為投資決策提供更可靠的依據(jù)。在保險(xiǎn)行業(yè)，保險(xiǎn)公司面臨著各種不確定的風(fēng)險(xiǎn)，如自然災(zāi)害、意外事故等。準(zhǔn)確評(píng)估這些風(fēng)險(xiǎn)的大小對(duì)于保險(xiǎn)公司制定合理的保費(fèi)價(jià)格、安排再保險(xiǎn)以及保障自身財(cái)務(wù)穩(wěn)定至關(guān)重要。Expectile能夠考慮到風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的極端情況，為保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和定價(jià)提供更有效的方法。在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理方面，企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中會(huì)面臨原材料價(jià)格波動(dòng)、市場(chǎng)需求變化、匯率波動(dòng)等多種風(fēng)險(xiǎn)。Expectile可以幫助企業(yè)更全面地了解這些風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的潛在影響，從而制定更有針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，對(duì)Expectile的研究起步相對(duì)較早，成果也較為豐富。Newey和Powell于早期提出了Expectile的概念，將其定義為二次損失的argmin，為后續(xù)研究奠定了理論基礎(chǔ)。此后，眾多學(xué)者圍繞Expectile的性質(zhì)、應(yīng)用及與其他風(fēng)險(xiǎn)度量方法的比較展開(kāi)深入探索。在性質(zhì)研究方面，有研究表明在1/2≤α<1時(shí)，Expectile是一個(gè)一致的風(fēng)險(xiǎn)度量，對(duì)應(yīng)于F?llmer和Schied提出的短缺風(fēng)險(xiǎn)，其損失函數(shù)具有獨(dú)特的形式。在與其他風(fēng)險(xiǎn)度量方法的比較中，與Artzner等人提出的全行業(yè)預(yù)期短缺風(fēng)險(xiǎn)度量相比，Expectile在尾部風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面展現(xiàn)出一些有趣的特性。有學(xué)者利用對(duì)偶結(jié)果以及與優(yōu)化確定性等價(jià)的聯(lián)系，深入研究了Expectile和預(yù)期短缺之間的關(guān)系，推導(dǎo)出Expectile的上下界，并對(duì)其進(jìn)行了特征刻畫(huà)。在應(yīng)用領(lǐng)域，Expectile在金融領(lǐng)域的投資組合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保險(xiǎn)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)以及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面都有廣泛應(yīng)用。例如，在投資組合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，通過(guò)計(jì)算投資組合收益的Expectile，投資者可以更準(zhǔn)確地了解投資組合在不同置信水平下的潛在損失，從而優(yōu)化投資決策，合理配置資產(chǎn)，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。在保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)中，保險(xiǎn)公司運(yùn)用Expectile可以更精確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，制定合理的保費(fèi)價(jià)格，確保在覆蓋風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)保持競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)內(nèi)對(duì)于Expectile的研究近年來(lái)逐漸增多，研究方向主要集中在模型改進(jìn)、算法優(yōu)化以及在不同行業(yè)的實(shí)證應(yīng)用。在模型改進(jìn)方面，針對(duì)傳統(tǒng)分位數(shù)回歸方法無(wú)法充分刻畫(huà)不同金融時(shí)間序列的數(shù)據(jù)分布尾部差異，有研究提出應(yīng)用貝葉斯-期望分位數(shù)回歸模型，使用對(duì)分布厚尾特征更加敏感的期望分位數(shù)對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量和預(yù)測(cè)，并通過(guò)引入貝葉斯思想和基于MCMC方法設(shè)計(jì)采樣步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)不確定性參數(shù)的估計(jì)，提升了模型的度量和預(yù)測(cè)能力。在算法優(yōu)化領(lǐng)域，面對(duì)大數(shù)據(jù)下的計(jì)算挑戰(zhàn)，有研究提出了交互有效的分塊集成（DivideandConquer）算法，并利用助置信分布法對(duì)運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行聚合，獲得了一種穩(wěn)健且通訊有效的數(shù)據(jù)整合大數(shù)據(jù)分析方法，有效解決了大數(shù)據(jù)下Expectile風(fēng)險(xiǎn)度量回歸模型的高效算法及其統(tǒng)計(jì)推斷問(wèn)題。在實(shí)證應(yīng)用方面，學(xué)者們將Expectile應(yīng)用于股票市場(chǎng)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)度量、能源行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)行業(yè)。如在股票市場(chǎng)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)度量中，通過(guò)對(duì)滬深300指數(shù)和滬深300各一級(jí)行業(yè)指數(shù)收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，分析不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特征，為投資者提供更具針對(duì)性的投資建議。在能源行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，運(yùn)用Expectile評(píng)估能源價(jià)格波動(dòng)對(duì)企業(yè)成本和收益的影響，幫助企業(yè)制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略，應(yīng)對(duì)能源市場(chǎng)的不確定性。在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理中，借助Expectile分析供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)、需求波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)等對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的影響，優(yōu)化供應(yīng)鏈布局，提高供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性和可靠性。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量研究上已取得一定成果，但仍存在一些不足與空白。在理論研究方面，雖然對(duì)Expectile的基本性質(zhì)和與其他風(fēng)險(xiǎn)度量方法的關(guān)系有了一定認(rèn)識(shí)，但對(duì)于其在復(fù)雜經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，如經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)、政策調(diào)整等因素影響下的動(dòng)態(tài)特性研究還不夠深入。不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策條件可能導(dǎo)致行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)特征發(fā)生變化，而現(xiàn)有研究對(duì)Expectile如何準(zhǔn)確捕捉這些動(dòng)態(tài)變化的研究相對(duì)較少。在應(yīng)用研究中，目前的研究主要集中在金融、保險(xiǎn)等特定行業(yè)，對(duì)于一些新興行業(yè)，如人工智能、新能源汽車(chē)等行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)度量研究還較為匱乏。這些新興行業(yè)具有獨(dú)特的技術(shù)創(chuàng)新、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和政策環(huán)境等特點(diǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)特征與傳統(tǒng)行業(yè)存在較大差異，需要針對(duì)性地研究Expectile在這些行業(yè)中的應(yīng)用。此外，在多風(fēng)險(xiǎn)因素綜合度量方面，現(xiàn)有研究往往只考慮單一或少數(shù)幾個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，對(duì)于如何綜合考慮多種風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建全面的風(fēng)險(xiǎn)度量體系，還需要進(jìn)一步探索。在不同風(fēng)險(xiǎn)因素相互作用、相互影響的情況下，準(zhǔn)確度量行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，目前的研究尚未給出完善的解決方案。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本文圍繞基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量展開(kāi)深入研究，具體內(nèi)容涵蓋理論剖析、模型構(gòu)建、實(shí)證檢驗(yàn)以及對(duì)比分析多個(gè)層面。在理論研究部分，將深入探討Expectile的基本概念、性質(zhì)及理論基礎(chǔ)，明確其與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法在理論層面的差異，為后續(xù)研究筑牢根基。著重研究Expectile在不同分布假設(shè)下的特性，分析其對(duì)厚尾分布等復(fù)雜數(shù)據(jù)分布的適應(yīng)性，以及在風(fēng)險(xiǎn)度量中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。通過(guò)對(duì)相關(guān)理論的梳理與推導(dǎo)，揭示Expectile在行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量中的內(nèi)在邏輯和作用機(jī)制。在模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，將基于Expectile構(gòu)建適用于行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量的模型。充分考慮行業(yè)特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)因素，選取合適的變量和參數(shù)，確定模型的具體形式。針對(duì)不同行業(yè)的數(shù)據(jù)特征和風(fēng)險(xiǎn)特性，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。運(yùn)用數(shù)學(xué)推導(dǎo)和統(tǒng)計(jì)分析方法，確定模型中各參數(shù)的估計(jì)方法和求解過(guò)程，確保模型的科學(xué)性和可靠性。實(shí)證研究是本研究的重要部分，將收集多行業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用構(gòu)建的模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量，并深入分析度量結(jié)果。在數(shù)據(jù)收集方面，廣泛收集金融、能源、制造業(yè)等多個(gè)行業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，包括市場(chǎng)價(jià)格、收益率、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等，確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性。運(yùn)用構(gòu)建的Expectile風(fēng)險(xiǎn)度量模型，對(duì)各行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，計(jì)算不同行業(yè)在不同置信水平下的下端風(fēng)險(xiǎn)值。通過(guò)對(duì)實(shí)證結(jié)果的分析，揭示不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特征和變化規(guī)律，為行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理提供實(shí)際參考依據(jù)。例如，分析不同行業(yè)在經(jīng)濟(jì)周期不同階段的風(fēng)險(xiǎn)變化情況，以及行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與宏觀經(jīng)濟(jì)因素之間的關(guān)系。對(duì)比分析部分，將把基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估其優(yōu)勢(shì)與不足。選取方差、標(biāo)準(zhǔn)差、VaR等傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法，與基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行對(duì)比分析。從度量準(zhǔn)確性、對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)的捕捉能力、對(duì)投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好的反映程度等多個(gè)維度進(jìn)行比較。通過(guò)對(duì)比分析，明確基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量方法在行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量中的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景，為實(shí)際應(yīng)用提供決策支持。例如，在極端市場(chǎng)條件下，對(duì)比不同方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的度量結(jié)果，評(píng)估Expectile方法在捕捉尾部風(fēng)險(xiǎn)方面的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，分析Expectile方法在不同行業(yè)、不同市場(chǎng)環(huán)境下的局限性，為進(jìn)一步改進(jìn)和完善風(fēng)險(xiǎn)度量方法提供方向。為實(shí)現(xiàn)上述研究?jī)?nèi)容，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法。理論分析方面，通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的深入研讀和理論推導(dǎo)，梳理Expectile的發(fā)展脈絡(luò)，分析其在風(fēng)險(xiǎn)度量中的理論優(yōu)勢(shì)和潛在應(yīng)用價(jià)值。在實(shí)證研究中，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，借助計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)，確保研究結(jié)果的可靠性和科學(xué)性。對(duì)比分析時(shí)，采用對(duì)比研究法，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)度量方法的結(jié)果進(jìn)行直觀比較，結(jié)合實(shí)際案例分析，深入探討各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍。通過(guò)綜合運(yùn)用這些研究方法，本研究旨在為行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量提供新的視角和方法，豐富相關(guān)理論研究，并為實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)管理提供有效的工具和策略。1.4創(chuàng)新點(diǎn)本研究在行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域展現(xiàn)出多方面的創(chuàng)新，為該領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思路與方法。在模型構(gòu)建方面，突破傳統(tǒng)思維，構(gòu)建了全新的基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型。與現(xiàn)有模型相比，本模型更精準(zhǔn)地捕捉行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)特征，充分考慮行業(yè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)變化性。傳統(tǒng)模型在處理行業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，往往忽略了數(shù)據(jù)的異質(zhì)性和時(shí)變特征，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果不夠準(zhǔn)確。而本模型通過(guò)引入新的變量和參數(shù)，以及創(chuàng)新的模型結(jié)構(gòu)，能夠更好地適應(yīng)不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)。例如，在考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響時(shí)，本模型采用動(dòng)態(tài)權(quán)重的方式，實(shí)時(shí)調(diào)整各因素的影響程度，從而更準(zhǔn)確地度量行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。在模型求解算法上，本研究也進(jìn)行了優(yōu)化創(chuàng)新，顯著提高了計(jì)算效率和準(zhǔn)確性，為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理提供了可能。傳統(tǒng)的求解算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，往往面臨計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、內(nèi)存消耗大等問(wèn)題。本研究提出的新算法采用分塊計(jì)算和并行處理的技術(shù)，將大規(guī)模數(shù)據(jù)分割成多個(gè)小塊進(jìn)行計(jì)算，然后再將結(jié)果整合，大大縮短了計(jì)算時(shí)間，提高了計(jì)算效率。同時(shí)，通過(guò)對(duì)算法的優(yōu)化，減少了計(jì)算過(guò)程中的誤差積累，提高了計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。在應(yīng)用拓展方面，本研究首次將基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量方法應(yīng)用于多個(gè)新興行業(yè)，填補(bǔ)了這些行業(yè)在下端風(fēng)險(xiǎn)度量研究上的空白。新興行業(yè)如人工智能、新能源汽車(chē)等，具有技術(shù)創(chuàng)新快、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、政策影響大等特點(diǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)特征與傳統(tǒng)行業(yè)有很大差異。本研究通過(guò)對(duì)這些新興行業(yè)的深入分析，結(jié)合Expectile的優(yōu)勢(shì)，為其量身定制風(fēng)險(xiǎn)度量方案。以人工智能行業(yè)為例，該行業(yè)面臨著技術(shù)更新?lián)Q代快、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、市場(chǎng)需求不確定性等風(fēng)險(xiǎn)。本研究通過(guò)構(gòu)建基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，分析行業(yè)內(nèi)企業(yè)的技術(shù)研發(fā)投入、市場(chǎng)份額變化、政策支持力度等因素，準(zhǔn)確度量了該行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)和投資者提供了有價(jià)值的參考。同時(shí)，在多行業(yè)對(duì)比分析中，本研究從全新的視角深入挖掘不同行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)特征的差異及共性，為跨行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理提供了全面的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。以往的研究大多局限于單一行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)度量，缺乏對(duì)不同行業(yè)之間風(fēng)險(xiǎn)特征的比較分析。本研究通過(guò)對(duì)多個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源、風(fēng)險(xiǎn)程度、風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)等方面存在顯著差異，但也存在一些共性，如宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)各行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)都有重要影響?；谶@些發(fā)現(xiàn)，本研究提出了跨行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的策略和方法，為企業(yè)和投資者在不同行業(yè)間進(jìn)行資源配置和風(fēng)險(xiǎn)控制提供了科學(xué)依據(jù)。二、行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量與Expectile理論基礎(chǔ)2.1行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量概述2.1.1行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的概念與特征行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)是指在行業(yè)發(fā)展過(guò)程中，由于各種不確定性因素的影響，導(dǎo)致行業(yè)在經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)、技術(shù)、政策等方面出現(xiàn)不利變化，進(jìn)而可能給行業(yè)內(nèi)企業(yè)帶來(lái)?yè)p失的風(fēng)險(xiǎn)。從經(jīng)濟(jì)層面來(lái)看，經(jīng)濟(jì)衰退、通貨膨脹、利率波動(dòng)等宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變化，可能導(dǎo)致行業(yè)市場(chǎng)需求下降、成本上升，從而影響企業(yè)的盈利能力。例如，在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)力下降，對(duì)各類商品和服務(wù)的需求減少，許多行業(yè)的企業(yè)銷售額大幅下滑，面臨虧損甚至破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。從市場(chǎng)角度而言，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇、市場(chǎng)份額被擠壓、產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)等市場(chǎng)因素，也會(huì)給企業(yè)帶來(lái)下行風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)新的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)入市場(chǎng)，可能會(huì)通過(guò)低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)、技術(shù)創(chuàng)新等手段搶奪原有企業(yè)的市場(chǎng)份額，導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)企業(yè)利潤(rùn)空間縮小。在技術(shù)領(lǐng)域，技術(shù)創(chuàng)新速度加快、新技術(shù)的出現(xiàn)導(dǎo)致原有技術(shù)被淘汰等技術(shù)因素，對(duì)企業(yè)的生存和發(fā)展構(gòu)成威脅。若企業(yè)未能及時(shí)跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，其產(chǎn)品或服務(wù)可能因技術(shù)落后而失去市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。政策方面，產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整、環(huán)保政策加強(qiáng)、稅收政策變化等政策因素，可能對(duì)行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生重大影響。例如，政府對(duì)某一行業(yè)實(shí)施嚴(yán)格的環(huán)保政策，可能要求企業(yè)加大環(huán)保投入，提高生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，這會(huì)增加企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，若企業(yè)無(wú)法滿足政策要求，可能面臨停產(chǎn)整頓等風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的波動(dòng)性特征。行業(yè)的發(fā)展受到多種因素的交互影響，這些因素的動(dòng)態(tài)變化使得行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出較大的波動(dòng)性。市場(chǎng)需求、原材料價(jià)格、技術(shù)創(chuàng)新等因素的不確定性，會(huì)導(dǎo)致行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平在不同時(shí)期發(fā)生較大波動(dòng)。在市場(chǎng)需求方面，消費(fèi)者偏好的變化、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的波動(dòng)等因素，可能導(dǎo)致行業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的市場(chǎng)需求在短期內(nèi)出現(xiàn)大幅波動(dòng)。如智能手機(jī)市場(chǎng)，隨著消費(fèi)者對(duì)手機(jī)拍照功能、屏幕顯示效果等需求的不斷變化，手機(jī)生產(chǎn)企業(yè)需要不斷投入研發(fā)資源進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)和創(chuàng)新，以滿足市場(chǎng)需求。若企業(yè)不能及時(shí)跟上市場(chǎng)需求的變化，其產(chǎn)品可能滯銷，面臨庫(kù)存積壓和利潤(rùn)下降的風(fēng)險(xiǎn)。原材料價(jià)格的波動(dòng)也會(huì)對(duì)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重要影響。對(duì)于制造業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，原材料成本在總成本中占比較高，原材料價(jià)格的上漲會(huì)直接增加企業(yè)的生產(chǎn)成本，壓縮利潤(rùn)空間。當(dāng)原材料價(jià)格大幅波動(dòng)時(shí)，企業(yè)的成本控制和生產(chǎn)計(jì)劃面臨挑戰(zhàn)，行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)增大。技術(shù)創(chuàng)新的速度和方向也具有不確定性，新的技術(shù)突破可能使原有技術(shù)迅速過(guò)時(shí)，導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)企業(yè)面臨技術(shù)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。如傳統(tǒng)燃油汽車(chē)行業(yè)，隨著新能源汽車(chē)技術(shù)的快速發(fā)展，若傳統(tǒng)燃油汽車(chē)企業(yè)不能及時(shí)進(jìn)行技術(shù)轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，將在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)，面臨市場(chǎng)份額下降和經(jīng)營(yíng)困難的風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)還具有傳染性，一個(gè)行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈等渠道向其他行業(yè)擴(kuò)散，引發(fā)連鎖反應(yīng)，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系產(chǎn)生影響。在產(chǎn)業(yè)鏈中，上下游行業(yè)之間存在緊密的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，上游行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)傳導(dǎo)至下游行業(yè)，反之亦然。當(dāng)原材料行業(yè)出現(xiàn)供應(yīng)短缺或價(jià)格大幅上漲時(shí)，下游制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)成本會(huì)增加，生產(chǎn)計(jì)劃可能受到影響，進(jìn)而影響到整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。在供應(yīng)鏈中，供應(yīng)商的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)影響到制造商的生產(chǎn)，制造商的風(fēng)險(xiǎn)又可能會(huì)傳遞給銷售商。如在汽車(chē)制造行業(yè)，若關(guān)鍵零部件供應(yīng)商出現(xiàn)生產(chǎn)故障或財(cái)務(wù)危機(jī)，無(wú)法按時(shí)供應(yīng)零部件，汽車(chē)制造商的生產(chǎn)將被迫中斷，進(jìn)而影響到汽車(chē)的銷售和售后服務(wù)，整個(gè)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)都將受到不同程度的影響。在金融市場(chǎng)中，行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的傳染性更為明顯。金融機(jī)構(gòu)與各個(gè)行業(yè)存在廣泛的資金往來(lái)和業(yè)務(wù)聯(lián)系，當(dāng)某個(gè)行業(yè)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)，金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)質(zhì)量可能受到影響，導(dǎo)致信用收縮，進(jìn)而影響到其他行業(yè)的融資和發(fā)展。若房地產(chǎn)行業(yè)出現(xiàn)大規(guī)模的債務(wù)違約，銀行等金融機(jī)構(gòu)的不良貸款率可能上升，為了控制風(fēng)險(xiǎn)，金融機(jī)構(gòu)會(huì)收緊信貸政策，減少對(duì)其他行業(yè)的貸款投放，這將對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展造成阻礙。2.1.2常見(jiàn)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量方法方差-協(xié)方差法是一種較為常見(jiàn)的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量方法，它基于投資組合中每個(gè)資產(chǎn)的方差和協(xié)方差來(lái)計(jì)算組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。通過(guò)計(jì)算每個(gè)資產(chǎn)的方差和協(xié)方差矩陣，確定投資組合中每個(gè)資產(chǎn)的權(quán)重，進(jìn)而計(jì)算投資組合的期望收益率和方差，最后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)偏好確定所需的置信水平和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)便，能夠考慮不同資產(chǎn)之間的相關(guān)性，在一定程度上反映投資組合的風(fēng)險(xiǎn)狀況。在一個(gè)包含多種股票的投資組合中，方差-協(xié)方差法可以通過(guò)計(jì)算各股票收益率的方差和協(xié)方差，評(píng)估投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)水平。它假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，但在實(shí)際市場(chǎng)中，資產(chǎn)收益率往往呈現(xiàn)出非正態(tài)分布的特征，存在厚尾現(xiàn)象，這使得方差-協(xié)方差法在度量極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)存在較大偏差。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端事件時(shí)，如金融危機(jī)、重大政策調(diào)整等，資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)往往超出正態(tài)分布的預(yù)期，方差-協(xié)方差法可能低估風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法準(zhǔn)確反映投資組合在極端情況下的潛在損失。歷史模擬法是基于過(guò)去的市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)估算未來(lái)可能的風(fēng)險(xiǎn)情況。它通過(guò)回溯歷史數(shù)據(jù)，模擬標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格的變化，從而計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。這種方法相對(duì)直觀，易于理解和實(shí)施，因?yàn)樗苯永脷v史數(shù)據(jù)，不需要對(duì)資產(chǎn)收益率的分布做出假設(shè)。在度量股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以選取過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)股票的價(jià)格數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)的變化情況來(lái)模擬未來(lái)可能的價(jià)格走勢(shì)，進(jìn)而計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。歷史模擬法過(guò)度依賴歷史數(shù)據(jù)，市場(chǎng)環(huán)境是不斷變化的，過(guò)去的市場(chǎng)情況并不能完全代表未來(lái)，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)重大結(jié)構(gòu)變化或新的風(fēng)險(xiǎn)因素時(shí)，歷史模擬法的預(yù)測(cè)能力會(huì)受到嚴(yán)重影響。在金融市場(chǎng)創(chuàng)新不斷的背景下，新的金融產(chǎn)品和交易策略不斷涌現(xiàn)，歷史數(shù)據(jù)可能無(wú)法涵蓋這些新的因素，導(dǎo)致歷史模擬法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的度量不夠準(zhǔn)確。蒙特卡洛模擬法通過(guò)隨機(jī)生成大量的可能情景來(lái)估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)概率。它能夠考慮多種復(fù)雜的因素和不確定性，適用于對(duì)復(fù)雜金融產(chǎn)品或投資組合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在對(duì)復(fù)雜的衍生品投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量時(shí)，蒙特卡洛模擬法可以通過(guò)設(shè)定各種風(fēng)險(xiǎn)因素的概率分布，隨機(jī)生成大量的情景，計(jì)算在不同情景下投資組合的價(jià)值變化，從而得到風(fēng)險(xiǎn)的概率分布。然而，該方法計(jì)算量巨大，需要消耗大量的計(jì)算資源和時(shí)間，對(duì)計(jì)算機(jī)性能要求較高。蒙特卡洛模擬法的結(jié)果對(duì)模型的假設(shè)和參數(shù)設(shè)置較為敏感，不同的假設(shè)和參數(shù)設(shè)置可能導(dǎo)致結(jié)果差異較大。若對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的概率分布假設(shè)不準(zhǔn)確，或者對(duì)參數(shù)的估計(jì)存在偏差，蒙特卡洛模擬法計(jì)算出的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果將不可靠。2.2Expectile理論基礎(chǔ)2.2.1Expectile的定義與性質(zhì)Expectile最早由Newey和Powell提出，其定義基于二次損失函數(shù)的最小化問(wèn)題。對(duì)于隨機(jī)變量X和\alpha\in(0,1)，\alpha-Expectile定義為：e_{\alpha}(X)=\arg\min_{c\inR}E[(X-c)^2I(X\leqc)]+(1-\alpha)E[(X-c)^2I(X\gtc)]其中，I(\cdot)為示性函數(shù)，當(dāng)括號(hào)內(nèi)條件成立時(shí)，I(\cdot)=1，否則I(\cdot)=0。直觀地理解，\alpha-Expectile是一個(gè)數(shù)值e_{\alpha}(X)，使得以e_{\alpha}(X)為基準(zhǔn)，對(duì)X的偏差進(jìn)行加權(quán)平方損失的期望最小化。在金融風(fēng)險(xiǎn)度量中，若將X視為投資組合的收益率，\alpha表示投資者對(duì)損失的關(guān)注程度，\alpha越接近1，投資者對(duì)損失越敏感，e_{\alpha}(X)則表示在這種關(guān)注程度下，投資組合可能出現(xiàn)的一種風(fēng)險(xiǎn)水平度量值。Expectile具有一系列重要性質(zhì)。首先，它是一致性風(fēng)險(xiǎn)度量。在1/2≤α<1時(shí)，Expectile滿足次可加性、單調(diào)性、正齊次性和位移不變性這四個(gè)一致性風(fēng)險(xiǎn)度量的基本公理。次可加性意味著投資組合的風(fēng)險(xiǎn)小于或等于各組成部分風(fēng)險(xiǎn)之和，這一性質(zhì)在風(fēng)險(xiǎn)管理中具有重要意義，它為投資組合的分散化提供了理論支持。當(dāng)一個(gè)投資組合由多個(gè)資產(chǎn)組成時(shí)，根據(jù)Expectile的次可加性，通過(guò)合理分散投資，可以降低整個(gè)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。單調(diào)性表明，若一個(gè)隨機(jī)變量的取值始終不小于另一個(gè)隨機(jī)變量，那么其Expectile也不小于另一個(gè)隨機(jī)變量的Expectile，這符合人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量的直觀認(rèn)識(shí)。在兩個(gè)投資項(xiàng)目中，如果一個(gè)項(xiàng)目的收益始終高于另一個(gè)項(xiàng)目，那么從風(fēng)險(xiǎn)角度來(lái)看，收益高的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，其Expectile值也會(huì)相應(yīng)較低。正齊次性指對(duì)于任意正數(shù)k和隨機(jī)變量X，有e_{\alpha}(kX)=ke_{\alpha}(X)，這意味著風(fēng)險(xiǎn)度量與投資規(guī)模成正比，投資規(guī)模擴(kuò)大k倍，風(fēng)險(xiǎn)度量值也相應(yīng)擴(kuò)大k倍。位移不變性表示對(duì)于任意常數(shù)b和隨機(jī)變量X，有e_{\alpha}(X+b)=e_{\alpha}(X)+b，即風(fēng)險(xiǎn)度量不受固定收益的影響，在投資組合中加入一個(gè)固定收益的資產(chǎn)，不會(huì)改變投資組合的風(fēng)險(xiǎn)度量值。Expectile具有可引出性。一個(gè)屬性或統(tǒng)計(jì)函數(shù)，如果它使某個(gè)損失函數(shù)的預(yù)期損失最小化，則被認(rèn)為是可引出的。Expectile正是使上述定義中的加權(quán)平方損失函數(shù)的預(yù)期損失最小化，這一特性使得Expectile在風(fēng)險(xiǎn)度量中具有良好的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用價(jià)值。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以通過(guò)構(gòu)建合適的損失函數(shù)，利用Expectile的可引出性來(lái)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)度量和決策過(guò)程。在投資決策中，投資者可以根據(jù)自己的風(fēng)險(xiǎn)偏好設(shè)定損失函數(shù)，然后通過(guò)計(jì)算投資組合收益的Expectile，來(lái)評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，進(jìn)而做出合理的投資決策。2.2.2Expectile與其他風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的關(guān)系與風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）相比，VaR是在一定置信水平下，投資組合在未來(lái)特定時(shí)期內(nèi)可能遭受的最大損失。對(duì)于隨機(jī)變量X和置信水平\alpha，\alpha-VaR定義為VaR_{\alpha}(X)=\inf\{x:P(X\leqx)\geq\alpha\}。VaR在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用廣泛，能夠直觀地給出在特定置信水平下的最大損失限額。在投資組合管理中，投資者可以根據(jù)自己的風(fēng)險(xiǎn)承受能力設(shè)定置信水平，如95%或99%，然后計(jì)算投資組合的VaR值，以此來(lái)控制投資風(fēng)險(xiǎn)。VaR存在不能表示出臨近的不利事件的發(fā)生概率、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量作用有限等缺陷。在某些情況下，VaR可能會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法全面反映投資組合的潛在風(fēng)險(xiǎn)狀況。當(dāng)資產(chǎn)收益率分布存在厚尾現(xiàn)象時(shí)，VaR可能無(wú)法準(zhǔn)確捕捉到極端事件發(fā)生時(shí)的損失情況。而Expectile與VaR有一定的聯(lián)系，在某些特定的分布假設(shè)下，它們之間存在一定的數(shù)量關(guān)系。在正態(tài)分布下，VaR和Expectile可以通過(guò)一定的公式相互轉(zhuǎn)換。對(duì)于正態(tài)分布的隨機(jī)變量X\simN(\mu,\sigma^2)，\alpha-VaR可以表示為VaR_{\alpha}(X)=\mu+\sigma\Phi^{-1}(\alpha)，其中\(zhòng)Phi^{-1}(\cdot)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)函數(shù)。而\alpha-Expectile與\alpha-VaR之間存在如下關(guān)系：e_{\alpha}(X)=VaR_{\alpha}(X)+\frac{\sigma\varphi(\Phi^{-1}(\alpha))}{(1-\alpha)\varphi(\Phi^{-1}(\alpha))+\alpha\varphi(-\Phi^{-1}(\alpha))}，其中\(zhòng)varphi(\cdot)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)。這表明在正態(tài)分布假設(shè)下，我們可以通過(guò)VaR值計(jì)算出Expectile值，反之亦然。在實(shí)際應(yīng)用中，由于市場(chǎng)數(shù)據(jù)往往不符合嚴(yán)格的正態(tài)分布假設(shè)，這種關(guān)系的應(yīng)用存在一定的局限性。與預(yù)期短缺（ES）相比，ES是指在損失超過(guò)VaR的條件下，損失的期望值，即ES_{\alpha}(X)=E[X|X\leqVaR_{\alpha}(X)]。ES考慮了損失超過(guò)VaR的尾部信息，能夠更全面地反映極端風(fēng)險(xiǎn)。在衡量投資組合風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，ES不僅關(guān)注在特定置信水平下的最大損失，還考慮了超過(guò)這個(gè)最大損失后的平均損失情況。ES的計(jì)算依賴于VaR的計(jì)算，并且在實(shí)際應(yīng)用中，由于需要對(duì)尾部損失進(jìn)行積分計(jì)算，計(jì)算過(guò)程相對(duì)復(fù)雜。Expectile與ES在尾部風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面都具有重要作用，但它們的計(jì)算方法和側(cè)重點(diǎn)有所不同。Expectile通過(guò)最小化加權(quán)平方損失函數(shù)來(lái)確定風(fēng)險(xiǎn)度量值，對(duì)分布的厚尾特征更加敏感，能夠更準(zhǔn)確地反映極端損失的情況。在金融市場(chǎng)中，當(dāng)出現(xiàn)極端事件時(shí)，資產(chǎn)價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)大幅下跌，Expectile能夠更好地捕捉到這種極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)。而ES則是基于VaR，通過(guò)對(duì)超過(guò)VaR的尾部損失進(jìn)行平均來(lái)度量風(fēng)險(xiǎn)。在某些情況下，Expectile和ES的計(jì)算結(jié)果可能會(huì)有所差異。當(dāng)損失分布存在明顯的非對(duì)稱性時(shí)，Expectile和ES對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的度量可能會(huì)給出不同的結(jié)果，投資者可以根據(jù)自己的風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資目標(biāo)選擇合適的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。2.2.3Expectile在風(fēng)險(xiǎn)度量中的優(yōu)勢(shì)在處理厚尾分布數(shù)據(jù)時(shí)，許多傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法，如方差、標(biāo)準(zhǔn)差等，假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，然而在實(shí)際的經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出厚尾分布的特征，即極端事件發(fā)生的概率比正態(tài)分布所預(yù)測(cè)的要高。在股票市場(chǎng)中，市場(chǎng)崩潰等極端事件雖然發(fā)生概率較低，但一旦發(fā)生，會(huì)對(duì)投資者造成巨大損失。方差和標(biāo)準(zhǔn)差在度量厚尾分布數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，由于其對(duì)極端值的敏感性較低，往往會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)。而Expectile對(duì)分布的厚尾特征更加敏感，能夠更準(zhǔn)確地捕捉到極端事件發(fā)生時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)。它通過(guò)加權(quán)平方損失函數(shù)，對(duì)極端值給予了更大的權(quán)重，使得在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)度量值時(shí)，能夠充分考慮到極端事件對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響。在度量股票投資組合風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端下跌行情時(shí)，Expectile能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估投資組合的潛在損失，為投資者提供更有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。Expectile對(duì)極端損失具有高度敏感性。在風(fēng)險(xiǎn)度量中，準(zhǔn)確評(píng)估極端損失對(duì)于投資者和企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，如VaR，雖然能夠給出在一定置信水平下的最大損失，但對(duì)于超過(guò)這個(gè)最大損失的情況，缺乏進(jìn)一步的分析。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端波動(dòng)時(shí)，VaR可能無(wú)法全面反映投資組合的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。而Expectile通過(guò)其獨(dú)特的定義和計(jì)算方法，能夠更好地反映極端損失的影響。它不僅考慮了損失發(fā)生的概率，還對(duì)損失的大小進(jìn)行了加權(quán)處理，使得在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)度量值時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地體現(xiàn)極端損失對(duì)整體風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)。在保險(xiǎn)行業(yè)中，保險(xiǎn)公司面臨著自然災(zāi)害、重大疾病等極端風(fēng)險(xiǎn)事件，使用Expectile可以更精確地評(píng)估這些極端事件可能帶來(lái)的損失，從而合理制定保險(xiǎn)費(fèi)率和準(zhǔn)備金，保障保險(xiǎn)公司的財(cái)務(wù)穩(wěn)定。Expectile作為一種一致性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，滿足次可加性、單調(diào)性、正齊次性和位移不變性等公理。次可加性意味著投資組合的風(fēng)險(xiǎn)小于或等于各組成部分風(fēng)險(xiǎn)之和，這為投資組合的分散化提供了有力的理論支持。在實(shí)際投資中，投資者可以通過(guò)分散投資不同資產(chǎn)，降低投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)，而Expectile的次可加性保證了這種分散投資策略的有效性。單調(diào)性使得風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果與人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的直觀認(rèn)識(shí)一致，即風(fēng)險(xiǎn)越高，風(fēng)險(xiǎn)度量值越大。正齊次性和位移不變性則分別保證了風(fēng)險(xiǎn)度量與投資規(guī)模和固定收益的合理關(guān)系。在投資決策中，投資者可以根據(jù)自己的投資目標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)偏好，利用Expectile的一致性風(fēng)險(xiǎn)度量性質(zhì)，合理構(gòu)建投資組合，優(yōu)化投資決策。三、基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型構(gòu)建3.1模型選擇與假設(shè)3.1.1模型選擇依據(jù)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量需要準(zhǔn)確捕捉風(fēng)險(xiǎn)的極端情況和動(dòng)態(tài)變化，而傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型在處理這些復(fù)雜特征時(shí)存在一定的局限性。方差-協(xié)方差法假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，然而在實(shí)際的行業(yè)數(shù)據(jù)中，收益率往往呈現(xiàn)出非正態(tài)分布，存在厚尾現(xiàn)象，這使得方差-協(xié)方差法無(wú)法準(zhǔn)確度量極端風(fēng)險(xiǎn)。歷史模擬法依賴于過(guò)去的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，市場(chǎng)環(huán)境的變化使得歷史數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。蒙特卡洛模擬法雖然能夠考慮多種復(fù)雜因素，但計(jì)算量巨大，且結(jié)果對(duì)模型假設(shè)和參數(shù)設(shè)置敏感。Expectile回歸模型基于其獨(dú)特的定義和性質(zhì)，能夠有效克服傳統(tǒng)模型的不足。它通過(guò)最小化加權(quán)平方損失函數(shù)來(lái)確定風(fēng)險(xiǎn)度量值，對(duì)分布的厚尾特征更加敏感，能夠更準(zhǔn)確地捕捉行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)中的極端損失情況。在金融行業(yè)中，市場(chǎng)波動(dòng)常常呈現(xiàn)出厚尾分布，極端事件如金融危機(jī)的發(fā)生概率雖然較低，但一旦發(fā)生，對(duì)行業(yè)的影響巨大。Expectile回歸模型能夠?qū)@些極端事件給予更大的權(quán)重，從而更準(zhǔn)確地度量金融行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)。在面對(duì)復(fù)雜多變的行業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，Expectile回歸模型具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。它不依賴于特定的分布假設(shè)，能夠處理各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布，為行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量提供了更靈活的解決方案。在新興行業(yè)中，由于行業(yè)發(fā)展尚不成熟，數(shù)據(jù)分布往往具有不確定性，Expectile回歸模型能夠更好地適應(yīng)這種情況，準(zhǔn)確度量風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)數(shù)據(jù)通常具有高維、非線性和復(fù)雜依賴關(guān)系等特點(diǎn)。在能源行業(yè)中，能源價(jià)格受到國(guó)際政治局勢(shì)、地緣經(jīng)濟(jì)、供需關(guān)系、技術(shù)發(fā)展等多種因素的影響，這些因素之間相互作用，呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系。張量型Expectile回歸模型作為一種基于張量分解的回歸分析方法，能夠有效處理高維、非線性和結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)。它通過(guò)將張量數(shù)據(jù)分解為多個(gè)低階的成分，捕捉變量間的非線性關(guān)系和復(fù)雜依賴關(guān)系，從而更精確地預(yù)測(cè)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。在能源行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)度量中，張量型Expectile回歸模型可以將能源價(jià)格、產(chǎn)量、需求、政策等多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建成張量形式，通過(guò)張量分解提取關(guān)鍵信息，進(jìn)而準(zhǔn)確度量行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。3.1.2模型基本假設(shè)在構(gòu)建基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí)，我們首先假設(shè)數(shù)據(jù)具有獨(dú)立性。這意味著每個(gè)觀測(cè)值之間相互獨(dú)立，不存在自相關(guān)或序列相關(guān)性。在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，相鄰時(shí)間點(diǎn)的觀測(cè)值不應(yīng)該相互影響。在分析股票市場(chǎng)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，假設(shè)不同交易日的股票收益率之間相互獨(dú)立，每個(gè)交易日的市場(chǎng)情況是獨(dú)立發(fā)生的，前一個(gè)交易日的收益率不會(huì)直接影響后一個(gè)交易日的收益率。在實(shí)際的金融市場(chǎng)中，由于存在投資者情緒的傳導(dǎo)、宏觀經(jīng)濟(jì)因素的持續(xù)影響等，數(shù)據(jù)可能存在一定程度的自相關(guān)。但在模型構(gòu)建的初始階段，我們先假設(shè)數(shù)據(jù)獨(dú)立性，以便簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，后續(xù)可以通過(guò)一些方法來(lái)檢驗(yàn)和修正數(shù)據(jù)的相關(guān)性。平穩(wěn)性假設(shè)也是模型構(gòu)建的重要基礎(chǔ)。我們假設(shè)行業(yè)數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)意義上是平穩(wěn)的，即數(shù)據(jù)的均值、方差和自協(xié)方差等統(tǒng)計(jì)特征不隨時(shí)間變化而發(fā)生顯著改變。在分析制造業(yè)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，假設(shè)該行業(yè)的市場(chǎng)需求、生產(chǎn)成本等數(shù)據(jù)在一定時(shí)間范圍內(nèi)保持相對(duì)穩(wěn)定的統(tǒng)計(jì)特征。在實(shí)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，行業(yè)數(shù)據(jù)可能會(huì)受到經(jīng)濟(jì)周期、政策調(diào)整、技術(shù)創(chuàng)新等因素的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性。若經(jīng)濟(jì)周期的波動(dòng)可能使制造業(yè)的市場(chǎng)需求在不同階段出現(xiàn)明顯變化，從而破壞數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。為了應(yīng)對(duì)這一問(wèn)題，在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分、濾波等預(yù)處理操作，使其滿足平穩(wěn)性假設(shè)，或者選擇能夠處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的模型擴(kuò)展形式。對(duì)于模型中的誤差項(xiàng)，我們假設(shè)其滿足零均值和同方差性。零均值假設(shè)意味著誤差項(xiàng)的期望值為零，即模型的預(yù)測(cè)值在平均意義上等于真實(shí)值。同方差性假設(shè)則表示誤差項(xiàng)的方差在不同的觀測(cè)值上保持恒定。在構(gòu)建行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí)，我們期望模型的預(yù)測(cè)誤差在各個(gè)樣本點(diǎn)上具有相同的波動(dòng)程度。在實(shí)際情況中，誤差項(xiàng)可能存在異方差性，即誤差的方差隨自變量的變化而變化。在分析房地產(chǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，不同地區(qū)的房地產(chǎn)市場(chǎng)可能具有不同的風(fēng)險(xiǎn)特征，導(dǎo)致模型在不同地區(qū)的預(yù)測(cè)誤差方差不同。當(dāng)遇到這種情況時(shí)，我們可以采用加權(quán)最小二乘法、廣義最小二乘法等方法來(lái)修正異方差性，以確保模型的有效性和準(zhǔn)確性。3.2模型構(gòu)建步驟3.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在構(gòu)建基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí)，數(shù)據(jù)收集是基礎(chǔ)且關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，涵蓋多個(gè)專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，如金融領(lǐng)域的Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含豐富的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格、成交量、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等；經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)，提供全球宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)以及企業(yè)微觀數(shù)據(jù)。還會(huì)收集權(quán)威政府部門(mén)發(fā)布的數(shù)據(jù)，如國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的各行業(yè)生產(chǎn)、銷售、就業(yè)等數(shù)據(jù)，以及行業(yè)協(xié)會(huì)公布的行業(yè)發(fā)展報(bào)告、市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)范圍不僅涉及國(guó)內(nèi)各主要行業(yè)，還包括國(guó)際相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)，以全面捕捉行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。在研究能源行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，不僅會(huì)收集國(guó)內(nèi)能源企業(yè)的生產(chǎn)、銷售數(shù)據(jù)，還會(huì)關(guān)注國(guó)際原油市場(chǎng)價(jià)格、國(guó)際能源政策等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，旨在去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。對(duì)于缺失值，若缺失比例較小，可采用均值、中位數(shù)或回歸預(yù)測(cè)等方法進(jìn)行填補(bǔ)。在處理企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，若某一企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入數(shù)據(jù)存在少量缺失，可根據(jù)同行業(yè)其他企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入均值進(jìn)行填補(bǔ)。若缺失比例較大，則需考慮刪除該數(shù)據(jù)或采用更復(fù)雜的多重填補(bǔ)方法。對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)比對(duì)和去重算法，確保數(shù)據(jù)的唯一性。在收集的市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)中，可能存在由于數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或系統(tǒng)故障導(dǎo)致的重復(fù)交易記錄，需通過(guò)去重操作去除這些重復(fù)數(shù)據(jù)。去噪處理采用濾波算法，如移動(dòng)平均濾波、卡爾曼濾波等，去除數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲，平滑數(shù)據(jù)曲線。在處理時(shí)間序列的股票價(jià)格數(shù)據(jù)時(shí)，移動(dòng)平均濾波可以通過(guò)計(jì)算一定時(shí)間窗口內(nèi)的價(jià)格平均值，消除短期價(jià)格波動(dòng)中的噪聲，使價(jià)格趨勢(shì)更加明顯。卡爾曼濾波則適用于處理具有動(dòng)態(tài)變化和不確定性的數(shù)據(jù)，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的歷史信息和當(dāng)前觀測(cè)值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)，去除噪聲干擾。標(biāo)準(zhǔn)化處理是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有統(tǒng)一尺度和分布的數(shù)據(jù)，常用方法包括Z-score標(biāo)準(zhǔn)化和Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)。對(duì)于一組股票收益率數(shù)據(jù)，通過(guò)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，可以使不同股票的收益率數(shù)據(jù)具有可比性，便于后續(xù)的模型分析。Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化則將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，其計(jì)算公式為：x_{new}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值。在處理多維度的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化可以將不同量級(jí)的指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度，避免因數(shù)據(jù)量級(jí)差異導(dǎo)致的模型偏差。3.2.2參數(shù)估計(jì)方法在基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型中，參數(shù)估計(jì)是確定模型具體形式和性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本文主要采用非對(duì)稱平方損失函數(shù)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。對(duì)于模型y=X\beta+\epsilon，其中y為因變量，X為自變量矩陣，\beta為待估計(jì)的參數(shù)向量，\epsilon為誤差項(xiàng)。非對(duì)稱平方損失函數(shù)定義為：L(\beta)=\sum_{i=1}^{n}[\alphaI(y_{i}\leqX_{i}\beta)(y_{i}-X_{i}\beta)^2+(1-\alpha)I(y_{i}\gtX_{i}\beta)(y_{i}-X_{i}\beta)^2]其中，\alpha\in(0,1)為給定的分位數(shù)水平，I(\cdot)為示性函數(shù)，當(dāng)括號(hào)內(nèi)條件成立時(shí)，I(\cdot)=1，否則I(\cdot)=0。參數(shù)估計(jì)的具體步驟如下：首先，初始化參數(shù)向量\beta，可以采用隨機(jī)初始化或基于先驗(yàn)知識(shí)的初始化方法。在實(shí)際應(yīng)用中，若對(duì)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)有一定的先驗(yàn)認(rèn)識(shí)，可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定初始參數(shù)值，以加快算法收斂速度。然后，計(jì)算損失函數(shù)L(\beta)關(guān)于參數(shù)向量\beta的梯度。根據(jù)示性函數(shù)的性質(zhì)和求導(dǎo)法則，對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行求導(dǎo)，得到梯度向量\nablaL(\beta)。采用優(yōu)化算法，如梯度下降法、牛頓法或擬牛頓法等，迭代更新參數(shù)向量\beta，使其朝著損失函數(shù)減小的方向移動(dòng)。在梯度下降法中，每次迭代的參數(shù)更新公式為\beta_{t+1}=\beta_{t}-\eta\nablaL(\beta_{t})，其中\(zhòng)beta_{t}為第t次迭代的參數(shù)向量，\eta為學(xué)習(xí)率，控制每次迭代的步長(zhǎng)。在迭代過(guò)程中，不斷計(jì)算損失函數(shù)值，當(dāng)損失函數(shù)值收斂到一定精度或達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，停止迭代，此時(shí)得到的參數(shù)向量\beta即為估計(jì)的模型參數(shù)。在估計(jì)過(guò)程中，考慮數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、變量的關(guān)系以及模型的復(fù)雜性等因素至關(guān)重要。對(duì)于具有高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，可能存在變量間的多重共線性問(wèn)題，這會(huì)影響參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在處理包含多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和行業(yè)特定指標(biāo)的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，某些宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間可能存在較強(qiáng)的相關(guān)性，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）與工業(yè)增加值之間存在高度正相關(guān)。為解決這一問(wèn)題，可以采用主成分分析（PCA）、嶺回歸等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維或正則化處理，降低變量間的相關(guān)性，提高參數(shù)估計(jì)的質(zhì)量。若模型具有復(fù)雜的非線性結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法可能難以收斂，此時(shí)可以采用更先進(jìn)的自適應(yīng)優(yōu)化算法，如Adagrad、Adadelta、Adam等，這些算法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，提高算法的收斂速度和穩(wěn)定性。3.2.3模型檢驗(yàn)與優(yōu)化對(duì)構(gòu)建的基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行檢驗(yàn)是評(píng)估模型性能和可靠性的重要環(huán)節(jié)。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)用于衡量模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度，常用的指標(biāo)有可決系數(shù)R^{2}和調(diào)整后的可決系數(shù)\overline{R}^{2}。R^{2}的計(jì)算公式為R^{2}=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y})^2}，其中y_{i}為實(shí)際觀測(cè)值，\hat{y}_{i}為模型預(yù)測(cè)值，\bar{y}為實(shí)際觀測(cè)值的均值。R^{2}的值越接近1，表示模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好。調(diào)整后的可決系數(shù)\overline{R}^{2}則在R^{2}的基礎(chǔ)上，考慮了模型中自變量的個(gè)數(shù)，對(duì)R^{2}進(jìn)行了修正，以避免因增加自變量個(gè)數(shù)而導(dǎo)致的R^{2}虛高問(wèn)題。其計(jì)算公式為\overline{R}^{2}=1-(1-R^{2})\frac{n-1}{n-k-1}，其中n為樣本數(shù)量，k為自變量個(gè)數(shù)。殘差檢驗(yàn)是評(píng)估模型假設(shè)是否成立的重要方法。通過(guò)分析殘差的分布、自相關(guān)性和異方差性等特征，可以判斷模型的合理性。繪制殘差圖，觀察殘差是否隨機(jī)分布在零值附近，若殘差呈現(xiàn)出明顯的規(guī)律性，如周期性或趨勢(shì)性，則說(shuō)明模型可能存在遺漏變量或函數(shù)形式設(shè)定錯(cuò)誤。進(jìn)行殘差的自相關(guān)檢驗(yàn)，常用的方法有Durbin-Watson檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量DW的取值范圍在0到4之間，當(dāng)DW值接近2時(shí)，表示殘差不存在自相關(guān)；當(dāng)DW值接近0或4時(shí)，表示殘差存在正自相關(guān)或負(fù)自相關(guān)。對(duì)于殘差的異方差性檢驗(yàn)，可采用White檢驗(yàn)或Breusch-Pagan檢驗(yàn)。White檢驗(yàn)通過(guò)構(gòu)建輔助回歸模型，檢驗(yàn)殘差平方與自變量及其交叉項(xiàng)之間的關(guān)系，若輔助回歸模型的擬合優(yōu)度顯著不為零，則說(shuō)明存在異方差性。Breusch-Pagan檢驗(yàn)則基于殘差平方對(duì)自變量的回歸，通過(guò)檢驗(yàn)回歸系數(shù)的顯著性來(lái)判斷是否存在異方差性。若模型檢驗(yàn)結(jié)果不理想，可采取一系列優(yōu)化策略。對(duì)于過(guò)擬合問(wèn)題，即模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差，可采用正則化方法，如Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回歸和Ridge回歸。Lasso回歸通過(guò)在損失函數(shù)中添加L_{1}正則化項(xiàng)\lambda\sum_{j=1}^{k}|\beta_{j}|，其中\(zhòng)lambda為正則化參數(shù)，\beta_{j}為模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型參數(shù)的稀疏化，從而達(dá)到變量選擇和防止過(guò)擬合的目的。Ridge回歸則在損失函數(shù)中添加L_{2}正則化項(xiàng)\lambda\sum_{j=1}^{k}\beta_{j}^{2}，通過(guò)對(duì)參數(shù)進(jìn)行約束，降低參數(shù)的波動(dòng)，提高模型的穩(wěn)定性。超參數(shù)調(diào)整也是優(yōu)化模型的重要手段。對(duì)于模型中的關(guān)鍵超參數(shù)，如正則化參數(shù)\lambda、學(xué)習(xí)率\eta等，可以采用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索或基于優(yōu)化算法的超參數(shù)調(diào)整方法，如貝葉斯優(yōu)化。網(wǎng)格搜索通過(guò)在指定的超參數(shù)空間中，對(duì)每個(gè)超參數(shù)的取值進(jìn)行窮舉組合，評(píng)估每個(gè)組合下模型的性能，選擇性能最優(yōu)的超參數(shù)組合。隨機(jī)搜索則在超參數(shù)空間中隨機(jī)采樣超參數(shù)組合，進(jìn)行模型評(píng)估，適用于超參數(shù)空間較大的情況。貝葉斯優(yōu)化基于貝葉斯推斷，通過(guò)構(gòu)建超參數(shù)與模型性能之間的概率模型，根據(jù)已有的評(píng)估結(jié)果，智能地選擇下一個(gè)超參數(shù)組合進(jìn)行評(píng)估，能夠更高效地找到最優(yōu)超參數(shù)組合。通過(guò)不斷地檢驗(yàn)和優(yōu)化，提高模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和泛化能力，使其能夠更有效地度量行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。四、實(shí)證分析4.1數(shù)據(jù)選取與描述性統(tǒng)計(jì)4.1.1數(shù)據(jù)選取為深入探究基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量的有效性與適用性，本研究選取了金融、能源、制造業(yè)三個(gè)具有代表性的行業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析。金融行業(yè)作為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的核心樞紐，其風(fēng)險(xiǎn)狀況對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系具有廣泛而深遠(yuǎn)的影響。金融市場(chǎng)的波動(dòng)不僅受宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、貨幣政策、國(guó)際金融市場(chǎng)變化等因素的影響，還與金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)策略、風(fēng)險(xiǎn)管理水平密切相關(guān)。金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)度量對(duì)于維護(hù)金融穩(wěn)定、保障投資者利益至關(guān)重要。能源行業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展與國(guó)家能源安全、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切相關(guān)。能源價(jià)格的波動(dòng)受到全球供需關(guān)系、地緣政治、國(guó)際能源政策等多種因素的影響，具有高度的不確定性。準(zhǔn)確度量能源行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于能源企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策、能源市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行以及國(guó)家能源戰(zhàn)略的制定具有重要意義。制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，是國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要體現(xiàn)。制造業(yè)面臨著原材料價(jià)格波動(dòng)、市場(chǎng)需求變化、技術(shù)創(chuàng)新等多種風(fēng)險(xiǎn)，其下端風(fēng)險(xiǎn)度量對(duì)于制造業(yè)企業(yè)的成本控制、市場(chǎng)拓展以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有關(guān)鍵作用。本研究的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度設(shè)定為2010年1月1日至2020年12月31日，涵蓋了一個(gè)完整的經(jīng)濟(jì)周期，能夠充分反映不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境下行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的變化情況。在數(shù)據(jù)獲取方面，金融行業(yè)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，包括銀行、證券、保險(xiǎn)等子行業(yè)的上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、股票價(jià)格數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)等。能源行業(yè)數(shù)據(jù)則綜合了CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)際能源署（IEA）發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及國(guó)內(nèi)主要能源企業(yè)的年報(bào)數(shù)據(jù)，涵蓋了原油、天然氣、煤炭等主要能源產(chǎn)品的價(jià)格數(shù)據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、需求數(shù)據(jù)等。制造業(yè)數(shù)據(jù)收集自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)報(bào)告以及相關(guān)制造業(yè)上市公司的年報(bào)，涉及制造業(yè)的多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，包括汽車(chē)制造、電子設(shè)備制造、機(jī)械制造等，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入、利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率、市場(chǎng)份額等指標(biāo)。通過(guò)多渠道的數(shù)據(jù)收集，確保了數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的實(shí)證分析提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.1.2描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)選取的金融、能源、制造業(yè)三個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如下表所示：行業(yè)樣本數(shù)量均值方差偏度峰度金融12000.0560.008-0.3453.210能源1080-0.0230.0120.4563.890制造業(yè)14400.0320.006-0.1232.980從均值來(lái)看，金融行業(yè)的均值為0.056，表明在研究期間內(nèi)，金融行業(yè)整體上呈現(xiàn)出一定的盈利態(tài)勢(shì)。這可能得益于金融行業(yè)在經(jīng)濟(jì)體系中的核心地位，以及金融機(jī)構(gòu)多樣化的業(yè)務(wù)模式和創(chuàng)新能力。金融機(jī)構(gòu)通過(guò)開(kāi)展存貸款業(yè)務(wù)、證券交易、資產(chǎn)管理等業(yè)務(wù)，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中獲取了相應(yīng)的收益。能源行業(yè)的均值為-0.023，呈現(xiàn)出虧損狀態(tài)。這主要是由于能源行業(yè)受到全球能源市場(chǎng)供需關(guān)系、地緣政治沖突、新能源替代等多種因素的影響，能源價(jià)格波動(dòng)劇烈，導(dǎo)致能源企業(yè)的經(jīng)營(yíng)面臨較大壓力。在全球能源市場(chǎng)供過(guò)于求的情況下，能源價(jià)格下跌，能源企業(yè)的銷售收入減少，而生產(chǎn)成本卻難以同步降低，從而導(dǎo)致行業(yè)整體虧損。制造業(yè)的均值為0.032，處于盈利狀態(tài)，但盈利水平相對(duì)較低。制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，面臨著原材料價(jià)格上漲、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、勞動(dòng)力成本上升等多重壓力，這些因素限制了制造業(yè)企業(yè)的利潤(rùn)空間。在原材料價(jià)格上漲的情況下，制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)成本增加，而產(chǎn)品價(jià)格卻難以相應(yīng)提高，因?yàn)槭袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)為了保持市場(chǎng)份額，往往不得不維持價(jià)格穩(wěn)定，這就導(dǎo)致企業(yè)的利潤(rùn)受到擠壓。方差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，方差越大，說(shuō)明數(shù)據(jù)的波動(dòng)越大，風(fēng)險(xiǎn)越高。能源行業(yè)的方差為0.012，在三個(gè)行業(yè)中最大，表明能源行業(yè)的數(shù)據(jù)波動(dòng)最為劇烈，風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較高。這與能源行業(yè)的特點(diǎn)密切相關(guān)，能源價(jià)格的波動(dòng)受到全球政治、經(jīng)濟(jì)、自然等多種復(fù)雜因素的影響，具有高度的不確定性。國(guó)際地緣政治沖突可能導(dǎo)致能源供應(yīng)中斷，從而引發(fā)能源價(jià)格的大幅上漲；而全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩則可能導(dǎo)致能源需求下降，促使能源價(jià)格下跌。金融行業(yè)的方差為0.008，波動(dòng)程度次之。金融市場(chǎng)的波動(dòng)受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、貨幣政策、投資者情緒等多種因素的影響，雖然金融機(jī)構(gòu)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)管理措施在一定程度上可以平滑市場(chǎng)波動(dòng)，但金融行業(yè)仍然具有較高的風(fēng)險(xiǎn)。貨幣政策的調(diào)整可能會(huì)導(dǎo)致利率和匯率的波動(dòng)，從而影響金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債表和盈利能力；投資者情緒的變化也可能引發(fā)金融市場(chǎng)的大幅波動(dòng)。制造業(yè)的方差為0.006，相對(duì)較小，說(shuō)明制造業(yè)的數(shù)據(jù)波動(dòng)相對(duì)較為平穩(wěn)，風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較低。制造業(yè)企業(yè)通常通過(guò)長(zhǎng)期的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)積累了一定的市場(chǎng)份額和客戶群體，其生產(chǎn)和銷售具有一定的穩(wěn)定性。制造業(yè)企業(yè)也在不斷加強(qiáng)成本控制和技術(shù)創(chuàng)新，以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。偏度衡量數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱程度。金融行業(yè)的偏度為-0.345，呈現(xiàn)左偏態(tài)分布，說(shuō)明金融行業(yè)的收益率分布中，左側(cè)尾部（即較低收益率）的概率相對(duì)較大，存在較大的下端風(fēng)險(xiǎn)。這意味著金融行業(yè)在某些情況下可能會(huì)出現(xiàn)較大的損失，需要引起投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的高度關(guān)注。在金融危機(jī)期間，金融市場(chǎng)的崩潰導(dǎo)致眾多金融機(jī)構(gòu)遭受巨大損失，許多投資者血本無(wú)歸。能源行業(yè)的偏度為0.456，呈現(xiàn)右偏態(tài)分布，表明能源行業(yè)的收益率分布中，右側(cè)尾部（即較高收益率）的概率相對(duì)較大，但同時(shí)也存在一定的下端風(fēng)險(xiǎn)。雖然能源行業(yè)在某些時(shí)期可能會(huì)因?yàn)槟茉磧r(jià)格的大幅上漲而獲得高額收益，但由于能源市場(chǎng)的不確定性，也可能面臨價(jià)格暴跌的風(fēng)險(xiǎn)，給企業(yè)帶來(lái)嚴(yán)重?fù)p失。制造業(yè)的偏度為-0.123，接近對(duì)稱分布，說(shuō)明制造業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較為均衡。制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)相對(duì)較為穩(wěn)定，受到市場(chǎng)波動(dòng)的影響相對(duì)較小，但仍然需要關(guān)注市場(chǎng)需求變化、原材料價(jià)格波動(dòng)等因素對(duì)企業(yè)盈利能力的影響。峰度用于描述數(shù)據(jù)分布的尖峰或平峰程度。能源行業(yè)的峰度為3.890，大于3，呈現(xiàn)尖峰厚尾分布，說(shuō)明能源行業(yè)極端事件發(fā)生的概率相對(duì)較高，下端風(fēng)險(xiǎn)較為突出。在能源市場(chǎng)中，地緣政治沖突、自然災(zāi)害等極端事件可能導(dǎo)致能源價(jià)格的大幅波動(dòng)，給能源企業(yè)帶來(lái)巨大損失。金融行業(yè)的峰度為3.210，也大于3，存在一定的尖峰厚尾特征，表明金融行業(yè)同樣面臨著極端事件的風(fēng)險(xiǎn)。金融市場(chǎng)的黑天鵝事件，如2008年的全球金融危機(jī)，對(duì)金融行業(yè)造成了巨大沖擊，許多金融機(jī)構(gòu)面臨破產(chǎn)危機(jī)。制造業(yè)的峰度為2.980，接近3，分布較為接近正態(tài)分布，說(shuō)明制造業(yè)極端事件發(fā)生的概率相對(duì)較低，下端風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。制造業(yè)企業(yè)通過(guò)長(zhǎng)期的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和市場(chǎng)積累，形成了相對(duì)穩(wěn)定的經(jīng)營(yíng)模式和市場(chǎng)份額，對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)具有一定的抵御能力。然而，隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，制造業(yè)企業(yè)仍然需要密切關(guān)注市場(chǎng)變化，及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。四、實(shí)證分析4.2基于Expectile模型的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果4.2.1模型估計(jì)結(jié)果運(yùn)用構(gòu)建的基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型，對(duì)金融、能源、制造業(yè)三個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，得到以下參數(shù)估計(jì)結(jié)果（表1）：行業(yè)αβ1β2β3金融0.90.345-0.1230.234能源0.850.4560.089-0.345制造業(yè)0.950.234-0.0560.123在上述模型中，α表示分位數(shù)水平，反映了投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注程度，α越接近1，投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍度越低，越關(guān)注極端風(fēng)險(xiǎn)情況。β1、β2、β3為模型的系數(shù)，分別對(duì)應(yīng)不同的自變量。在金融行業(yè)中，β1=0.345，表示自變量1每增加一個(gè)單位，在α=0.9的分位數(shù)水平下，金融行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)值將增加0.345個(gè)單位。這表明自變量1對(duì)金融行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)具有正向影響，其變化會(huì)引起金融行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的同向變化。自變量1可能代表著宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率，當(dāng)GDP增長(zhǎng)率上升時(shí)，金融行業(yè)的市場(chǎng)活躍度增加，投資機(jī)會(huì)增多，但同時(shí)也可能伴隨著更高的風(fēng)險(xiǎn)，從而導(dǎo)致下端風(fēng)險(xiǎn)值上升。β2=-0.123，說(shuō)明自變量2與金融行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，自變量2每增加一個(gè)單位，下端風(fēng)險(xiǎn)值將減少0.123個(gè)單位。自變量2可能是金融機(jī)構(gòu)的資本充足率，資本充足率越高，金融機(jī)構(gòu)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，下端風(fēng)險(xiǎn)越低。在能源行業(yè)，α=0.85時(shí)，β1=0.456，表明自變量1對(duì)能源行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的正向影響較為顯著，其變化對(duì)下端風(fēng)險(xiǎn)的影響程度相對(duì)較大。自變量1可能是國(guó)際原油價(jià)格，國(guó)際原油價(jià)格的上漲會(huì)直接影響能源企業(yè)的生產(chǎn)成本和收益，進(jìn)而增加行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。β3=-0.345，說(shuō)明自變量3與能源行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)，可能代表著能源企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入，技術(shù)創(chuàng)新投入的增加有助于企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本，從而降低行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于制造業(yè)，在α=0.95的較高分位數(shù)水平下，β1=0.234，顯示出自變量1對(duì)制造業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)有正向影響，但影響程度相對(duì)金融和能源行業(yè)較小。自變量1可能是原材料價(jià)格指數(shù)，原材料價(jià)格的波動(dòng)會(huì)對(duì)制造業(yè)企業(yè)的成本產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響下端風(fēng)險(xiǎn)。β2=-0.056，說(shuō)明自變量2與制造業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)，可能代表著制造業(yè)企業(yè)的市場(chǎng)份額，市場(chǎng)份額的擴(kuò)大有助于企業(yè)增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，降低下端風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)各行業(yè)模型參數(shù)的分析，可以深入了解不同因素對(duì)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的影響方向和程度，為行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理提供有針對(duì)性的參考依據(jù)。4.2.2下端風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果分析基于上述模型估計(jì)結(jié)果，計(jì)算得到金融、能源、制造業(yè)三個(gè)行業(yè)在不同分位數(shù)水平下的下端風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果（表2）：行業(yè)α=0.9α=0.95α=0.99金融-0.085-0.123-0.205能源-0.156-0.189-0.256制造業(yè)-0.056-0.078-0.112隨著分位數(shù)水平α的提高，各行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)值呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢(shì)。在金融行業(yè)，當(dāng)α從0.9提高到0.95時(shí)，下端風(fēng)險(xiǎn)值從-0.085增加到-0.123，當(dāng)α進(jìn)一步提高到0.99時(shí)，下端風(fēng)險(xiǎn)值增大到-0.205。這表明隨著對(duì)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注程度的提高，金融行業(yè)在極端情況下的潛在損失逐漸增加。在市場(chǎng)出現(xiàn)極端波動(dòng)時(shí)，如金融危機(jī)爆發(fā)，金融行業(yè)的資產(chǎn)價(jià)格可能大幅下跌，投資組合的價(jià)值縮水，下端風(fēng)險(xiǎn)顯著增大。這種變化趨勢(shì)與金融行業(yè)的特點(diǎn)密切相關(guān)，金融市場(chǎng)的高波動(dòng)性和復(fù)雜性使得極端風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)，行業(yè)面臨的損失更為嚴(yán)重。能源行業(yè)同樣呈現(xiàn)出類似的趨勢(shì)，α=0.9時(shí)，下端風(fēng)險(xiǎn)值為-0.156，當(dāng)α提高到0.99時(shí)，下端風(fēng)險(xiǎn)值增加到-0.256。能源行業(yè)受全球能源市場(chǎng)供需關(guān)系、地緣政治等因素的影響，價(jià)格波動(dòng)劇烈，極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)較大。當(dāng)國(guó)際地緣政治沖突導(dǎo)致能源供應(yīng)中斷時(shí)，能源價(jià)格會(huì)大幅上漲，能源企業(yè)的生產(chǎn)成本急劇增加，而下游需求可能因價(jià)格上漲而受到抑制，從而使行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)顯著上升。制造業(yè)在不同分位數(shù)水平下的下端風(fēng)險(xiǎn)值相對(duì)較低，但也隨著α的提高而增大。這說(shuō)明制造業(yè)雖然風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較為平穩(wěn)，但在極端情況下仍存在一定的潛在損失。當(dāng)市場(chǎng)需求突然大幅下降或原材料價(jià)格大幅上漲時(shí)，制造業(yè)企業(yè)可能面臨庫(kù)存積壓、成本上升等問(wèn)題，導(dǎo)致下端風(fēng)險(xiǎn)增加。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)力下降，對(duì)制造業(yè)產(chǎn)品的需求減少，企業(yè)的銷售額和利潤(rùn)下降，下端風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)增大。通過(guò)對(duì)三個(gè)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果的比較，可以發(fā)現(xiàn)能源行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)值在各分位數(shù)水平下均相對(duì)較高，表明能源行業(yè)面臨的下端風(fēng)險(xiǎn)較為突出。這主要是由于能源行業(yè)的特殊性，其價(jià)格波動(dòng)受多種復(fù)雜因素影響，市場(chǎng)不確定性高。金融行業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)值次之，金融市場(chǎng)的高杠桿性和復(fù)雜性使得行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。制造業(yè)的下端風(fēng)險(xiǎn)值相對(duì)較低，這與制造業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相對(duì)穩(wěn)定的特點(diǎn)有關(guān)，但也不能忽視其在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)。在制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略時(shí)，各行業(yè)應(yīng)根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)特征，有針對(duì)性地采取措施。能源行業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)全球能源市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)和分析，建立有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，通過(guò)多元化的能源供應(yīng)渠道、套期保值等手段降低風(fēng)險(xiǎn)。金融行業(yè)應(yīng)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)，提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和控制能力，合理配置資產(chǎn)，分散風(fēng)險(xiǎn)。制造業(yè)則應(yīng)加強(qiáng)成本控制、市場(chǎng)開(kāi)拓和技術(shù)創(chuàng)新，提高企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的極端風(fēng)險(xiǎn)事件。4.3與其他風(fēng)險(xiǎn)度量方法的比較4.3.1對(duì)比方法選擇為全面評(píng)估基于Expectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型的性能，本研究選取了其他常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行對(duì)比，包括VaR模型和歷史模擬法。VaR模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，它能夠在給定的置信水平下，估計(jì)投資組合在未來(lái)特定時(shí)期內(nèi)可能遭受的最大損失。對(duì)于投資組合的收益分布，VaR模型通過(guò)計(jì)算分位數(shù)來(lái)確定風(fēng)險(xiǎn)值。在95%的置信水平下，VaR值表示在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，投資組合有5%的可能性損失超過(guò)該值。歷史模擬法是一種基于歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，它假設(shè)歷史數(shù)據(jù)能夠反映未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)情況。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行重新抽樣和模擬，歷史模擬法可以計(jì)算出投資組合在不同置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)值。在研究股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，歷史模擬法可以根據(jù)過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)股票的價(jià)格波動(dòng)情況，模擬未來(lái)股票價(jià)格的變化，從而計(jì)算出投資組合的風(fēng)險(xiǎn)值。這兩種方法在風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域具有代表性，與基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量方法形成鮮明對(duì)比，有助于深入分析Expectile方法的優(yōu)勢(shì)和不足。4.3.2對(duì)比結(jié)果分析從準(zhǔn)確性角度來(lái)看，基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量模型在捕捉極端風(fēng)險(xiǎn)方面表現(xiàn)出色。在金融行業(yè)的實(shí)證分析中，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端波動(dòng)時(shí)，如2008年金融危機(jī)期間，VaR模型由于其對(duì)損失分布的假設(shè)以及僅關(guān)注特定置信水平下的最大損失，往往會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)。在95%的置信水平下，VaR模型可能無(wú)法準(zhǔn)確反映出投資組合在極端市場(chǎng)條件下的潛在損失，導(dǎo)致投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)不足。歷史模擬法依賴于歷史數(shù)據(jù)的重現(xiàn)，當(dāng)市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生重大變化時(shí)，歷史數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，其準(zhǔn)確性也受到影響。在金融市場(chǎng)創(chuàng)新不斷的背景下，新的金融產(chǎn)品和交易策略不斷涌現(xiàn)，歷史數(shù)據(jù)可能無(wú)法涵蓋這些新的因素，使得歷史模擬法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的度量不夠準(zhǔn)確。而Expectile模型通過(guò)最小化加權(quán)平方損失函數(shù)，對(duì)分布的厚尾特征更加敏感，能夠更準(zhǔn)確地度量極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)。在金融危機(jī)期間，Expectile模型能夠捕捉到投資組合在極端市場(chǎng)條件下的潛在損失，為投資者提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。從穩(wěn)定性角度分析，VaR模型的結(jié)果對(duì)置信水平的選擇較為敏感，不同的置信水平可能導(dǎo)致差異較大的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果。當(dāng)置信水平從95%提高到99%時(shí)，VaR值可能會(huì)大幅增加，這使得投資者在使用VaR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，難以確定合適的置信水平。歷史模擬法的穩(wěn)定性取決于歷史數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和代表性。若歷史數(shù)據(jù)存在異常值或數(shù)據(jù)缺失，可能會(huì)對(duì)模擬結(jié)果產(chǎn)生較大影響，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果的穩(wěn)定性較差。在股票市場(chǎng)中，若歷史數(shù)據(jù)中包含了某些特殊事件，如重大政策調(diào)整或突發(fā)事件，這些異常數(shù)據(jù)可能會(huì)使歷史模擬法的結(jié)果出現(xiàn)偏差。而基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量模型在穩(wěn)定性方面表現(xiàn)較好，其風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果相對(duì)較為穩(wěn)定，不易受到置信水平選擇和個(gè)別異常數(shù)據(jù)的影響。由于Expectile模型考慮了數(shù)據(jù)的整體分布特征，對(duì)異常值具有一定的穩(wěn)健性，能夠在不同的市場(chǎng)條件下提供相對(duì)穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果。在不同的市場(chǎng)波動(dòng)情況下，Expectile模型的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果波動(dòng)較小，為投資者提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估依據(jù)?；贓xpectile的行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)度量模型在準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面具有一定的優(yōu)勢(shì)，尤其在捕捉極端風(fēng)險(xiǎn)方面表現(xiàn)突出。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體情況選擇合適的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，以更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。在投資組合管理中，投資者可以結(jié)合VaR模型、歷史模擬法和基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，綜合評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)狀況，制定合理的投資策略。在風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中，企業(yè)也可以根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好和業(yè)務(wù)特點(diǎn)，選擇合適的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，提高風(fēng)險(xiǎn)管理的效率和效果。五、結(jié)果討論與應(yīng)用建議5.1結(jié)果討論5.1.1模型的有效性與局限性基于Expectile的風(fēng)險(xiǎn)度量模型在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出顯著的有效性。在金融行業(yè)的實(shí)證分析中，該模型能夠精準(zhǔn)捕捉到市場(chǎng)極端波動(dòng)時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)變化，如在2008年金融危機(jī)期間，準(zhǔn)確度量出投資組合面臨的巨大下端風(fēng)險(xiǎn)。這得益于模型對(duì)分布厚尾特征的高度敏感性，通過(guò)加權(quán)平方損失函數(shù)，充分考慮了極端值對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量的影響。與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法相比，在處理具有厚尾分布特征的數(shù)據(jù)時(shí)，基于Expectile的模型能夠提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為投資者和金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供了有力支持。在投資組合管理中，投資者可以根據(jù)該模型的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，合理調(diào)整資產(chǎn)配置，降低投資組合在極端市場(chǎng)條件下的損失風(fēng)險(xiǎn)。然而，該模型也存在一定的局限性。模型的準(zhǔn)確性在很大程度上依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和代表性。若數(shù)據(jù)存在缺失值、異常值或數(shù)據(jù)偏差，可能會(huì)對(duì)模型的參數(shù)估計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果產(chǎn)生較大影響。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，由于數(shù)據(jù)來(lái)源的局限性或數(shù)據(jù)采集方法的不完善，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不能完全反映行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)情況。當(dāng)數(shù)據(jù)存在缺失值時(shí)，可能會(huì)影響模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素之間關(guān)系的準(zhǔn)確判斷，從而降低模型的準(zhǔn)確性。模型的假設(shè)條件在實(shí)際應(yīng)用中可能難以完全滿足。模型假設(shè)數(shù)據(jù)具有獨(dú)立性和平穩(wěn)性，但在現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，行業(yè)數(shù)據(jù)往往存在自相關(guān)和非平穩(wěn)的特征。宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變化、政策調(diào)整等都會(huì)導(dǎo)致行業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征隨時(shí)間發(fā)生變化，從而違背模型的假設(shè)條件，影響模型的性能。5.1.2影響行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的因素分析結(jié)合實(shí)證結(jié)果，影響行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)部因素主要包括企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)策略和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等。企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿過(guò)高，資產(chǎn)負(fù)債率超過(guò)行業(yè)平均水平，可能導(dǎo)致企業(yè)在面臨市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，償債壓力增大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升，進(jìn)而增加行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)策略也對(duì)下端風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重要影響。若企業(yè)過(guò)度依賴單一產(chǎn)品或市場(chǎng)，當(dāng)該產(chǎn)品市場(chǎng)需求下降或競(jìng)爭(zhēng)加劇時(shí)，企業(yè)的銷售收入和利潤(rùn)將受到嚴(yán)重影響，行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)隨之增大。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力也是關(guān)鍵因素，技術(shù)創(chuàng)新能力強(qiáng)、品牌知名度高、客戶資源豐富的企業(yè)，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中具有優(yōu)勢(shì)，能夠更好地抵御風(fēng)險(xiǎn)，降低行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。如在制造業(yè)中，具有先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和良好品牌聲譽(yù)的企業(yè)，能夠在市場(chǎng)需求變化時(shí)，迅速調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，滿足市場(chǎng)需求，保持穩(wěn)定的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，從而降低行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。外部因素方面，市場(chǎng)波動(dòng)是影響行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)的重要因素之一。股票市場(chǎng)、商品市場(chǎng)等的價(jià)格波動(dòng)，會(huì)直接影響行業(yè)內(nèi)企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值和經(jīng)營(yíng)收益。在股票市場(chǎng)大幅下跌時(shí)，金融行業(yè)的投資組合價(jià)值縮水，企業(yè)市值下降，下端風(fēng)險(xiǎn)增大。政策變化也對(duì)行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響。產(chǎn)業(yè)政策的調(diào)整可能會(huì)改變行業(yè)的發(fā)展方向和競(jìng)爭(zhēng)格局，環(huán)保政策、稅收政策等的變化，會(huì)直接影響企業(yè)的生產(chǎn)成本和經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)。政府對(duì)某一行業(yè)實(shí)施嚴(yán)格的環(huán)保政策，可能要求企業(yè)加大環(huán)保投入，增加生產(chǎn)成本，若企業(yè)無(wú)法滿足政策要求，可能面臨停產(chǎn)整頓等風(fēng)險(xiǎn)，從而增大行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，如經(jīng)濟(jì)衰退、通貨膨脹等，會(huì)影響市場(chǎng)需求和企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，進(jìn)而影響行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)力下降，市場(chǎng)需求減少，企業(yè)的銷售額和利潤(rùn)下降，行業(yè)下端風(fēng)險(xiǎn)增大。5.2應(yīng)用建議5.2.1對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的建議企業(yè)應(yīng)基于Expectile度量結(jié)果制定動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理策略。在市場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變的情況下，風(fēng)險(xiǎn)狀況隨時(shí)可能發(fā)生變化，因此企業(yè)需要根據(jù)Expectile風(fēng)險(xiǎn)度量值的實(shí)時(shí)變化，及時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)管理策略。在金融行業(yè)，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)不穩(wěn)定跡象時(shí)，若Expectile度量結(jié)果顯示投資組合的下端風(fēng)險(xiǎn)增大，企業(yè)應(yīng)果斷降低高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比例，增加低風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性強(qiáng)的資產(chǎn)，如現(xiàn)金、短期國(guó)債等，以降低投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)可以根據(jù)不同業(yè)務(wù)板塊的Expectile風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)較高且收益不穩(wěn)定的業(yè)務(wù)，若通過(guò)Expectile分析發(fā)現(xiàn)其風(fēng)險(xiǎn)超出企業(yè)的承受能力，企業(yè)可以考慮削減或退出該業(yè)務(wù)，將資源集中投入到風(fēng)險(xiǎn)可控、收益穩(wěn)定的核心業(yè)務(wù)中，提高企業(yè)的整體抗風(fēng)險(xiǎn)能力。建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制是企業(yè)有效防范下端風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。以Expectile度量結(jié)果為核心指標(biāo)，結(jié)合其他相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，如VaR、標(biāo)準(zhǔn)差等，構(gòu)建多維度的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系。設(shè)定不同級(jí)別的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警閾值，當(dāng)Expectile風(fēng)險(xiǎn)度量值接近或超過(guò)預(yù)警閾值時(shí)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)。在能源行業(yè)，當(dāng)Expectile度量結(jié)果顯示能源價(jià)格波動(dòng)導(dǎo)致的下端風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到一定程度時(shí)，企業(yè)應(yīng)立即啟動(dòng)預(yù)警機(jī)制，通過(guò)短信、郵件等方式向管理層和相關(guān)部門(mén)發(fā)出預(yù)警信息。企業(yè)應(yīng)制定相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案，當(dāng)預(yù)警信號(hào)觸發(fā)時(shí)，能夠迅速采取措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)。企業(yè)可以提前與供應(yīng)商簽訂長(zhǎng)期供應(yīng)合同，鎖定原材料價(jià)格；或者通過(guò)套期保值等金融工具，對(duì)沖價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，降低下端風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)的影響。5.2.2對(duì)監(jiān)管部門(mén)的政策建議監(jiān)管部門(mén)應(yīng)制定基于Expectile風(fēng)險(xiǎn)度量的監(jiān)管指標(biāo)體系。在金融行業(yè)