本文是一篇金融市场论文，本文认为这15个指标能够全面地反映出市场的风险情况，有助于及时发现和预警尾部风险事件的发生。这一指标体系的构建基于对金融市场运行规律和风险传导机制的深入理解，帮助我国市场风险的实践应用。
第1章 绪论
1.1 研究的背景
1997年东亚金融危机对中国经济产生了深远的影响，促使中国加强逆周期调节，同时也在一定程度上使中国深度融入了全球化。作为全球供应链的关键一环，中国市场因此变得更加敏感，容易受到全球经济和极端事件的波动影响。一系列全球性事件在过去几年里对中国经济产生了复杂的影响。2007年的华尔街金融海啸、2010年的欧债危机、2015年国内股灾以及2018年中美贸易摩擦等事件，都对中国的金融市场、汇率和资本流动产生了不同程度的冲击。自2019年全球新冠肺炎大流行以来，更是产生的一系列涟漪事件。2020年原油归零，期货市场价格暴跌。2021年全球能源供需不平衡，引发能源危机。2022年美元加息、俄乌冲突、中俄朝等地缘政治局势紧张、“去中国化”引发的中美贸易战，都给中国带来了前所未有的挑战。这些事件直接影响了中国的外部经济环境，使得外循环受创。同时，国内突发公共安全事件的频发也对中国经济造成了严重冲击。上海、武汉等城市实行封闭式管理，使火热的经济迅速降温，地方财政亏空。出于避险原则，需求下降、生产过剩。这让无数企业濒临破产、员工面临失业风险，内循环发展也受到了明显的阻碍。2023年硅谷银行破产引发美国银行业危机，全球一片悲观情绪，我国股市随之上演“大跳水”。这类重大的“黑天鹅”事件由于发生概率极小，因此一般称之为极端事件。近些年来，这类极端事件却呈现出发生次数增多、间隔缩短的特点。
金融市场的尾部风险（Tail Risk）通常与极端事件或不确定性密切相关，并且其发生超出了常规的预期范围，可能导致严重的损失或破坏。这种风险在分布中表现为正常概率分布曲线的尾部，即远离大多数情况所涵盖的范围内发生的事件。尾部风险可被划分为正尾部风险和负尾部风险。正尾部风险指的是概率分布的右侧，即可能发生较大事件出现的风险，例如金融市场中的股市暴涨或经济快速增长带来的泡沫。而负尾部风险则是指概率分布的左侧，表示较小事件出现的风险，例如金融危机、自然灾害或地缘政治等情况。
1.2 研究的目的和意义
1.2.1 研究目的
在本研究中，选择中国股票市场为研究对象，旨在充分度量动态尾部风险，并深入分析股票市场尾部风险的动态走势和相关指标。本文将选取适当模型构建全面的尾部风险预警体系，从而为监测我国资本市场的尾部风险提供新思路，为完善我国风险防控体系提供重要参考。本研究沿袭“问题发现——理论分析——实证研究——政策建议”的研究思路，旨在将理论与实践相结合，解决以下核心问题：
（1）基于EVT的尾部风险度量方法AcF的适用性。评估或验证AcF模型是否能够更准确地捕捉中国金融市场尾部风险，并且分析相比于传统方法是否具有优势。此方法的应用，进一步拓展了我国金融领域中风险度量的研究范畴。通过这项研究，可能为金融市场风险管理提供新的视角和方法。
（2）分析股票市场尾部风险状态密切相关的经济指标。通过深入分析，揭示哪些经济因素与股票市场尾部风险状态具有较高的关联度，明确构成尾部风险预警指标的重要数据来源。这有助于深入理解中国金融市场的尾部风险，提供对风险变化的更精准解释。
（3）构建股票市场尾部风险预警体系。基于对我国股票市场动态尾部风险的度量和关联指标的深入研究，本文着力构建一个具有实质性意义的风险预警体系。基于优化风险预警中算法选择的角度，探讨融合深度森林模型的预警体系在实践中为我国完善风险监管体系、防范化解重大风险的可行性和有效性。
第2章 文献综述与相关理论
2.1 文献综述
2.1.1 尾部风险度量的相关研究
尾部风险虽被归类为非系统性风险，但是近年来越来越多的系统性风险以尾部风险的形式表现，因而尾部风险的研究越来越受到学术界的重视。通过深入研究股票市场的尾部风险，可以更好地判断潜在的系统性金融风险。这对于金融机构、政府和投资者来说至关重要，因为系统性风险的爆发可能对整个金融体系和宏观经济造成重大冲击。因此，研究股市风险对于经济平稳运行、金融市场健康发展均具有重要的理论和实践价值。
杨子晖（2020）[1]采用混频因果检验以及混频溢出方法研究得出以股票市场和外汇市场为代表的中国金融市场尾部风险对宏观经济体系具有冲击作用。张伟平等（2021）[2]基于条件风险价值CoVaR和SIM单指数分位数回归技术，构建了时变的跨行业尾部风险网络，通过网络拓扑结构反映系统性风险的空间关联及潜在变化趋势。认为我国股市行业板块间存在明显的系统性风险空间关联和传染效应。最新研究[3]发现测度出的风险溢出可以解释系统性风险在具体事件中的累积。与银行和保险类相比，证券类机构和其他类金融机构向金融系统溢出了更多风险，但溢出水平自2015年起已显著降低。
定量金融风险管理已经成为投资决策、资本分配和监管的基本工具。在许多信号处理应用中，对极端值或分布尾部的建模和统计分析是一个关键任务。因为大额的金融损失可能导致破产。
2.2 相关理论
2.2.1 尾部风险的定义
尾部风险是指金融或投资领域中，与极端事件或极端市场波动相关的风险。这种风险涉及到不太常见但可能具有显著负面影响的事件，这些事件通常位于概率分布的“尾部”，也就是分布的极端端点。它表现出极端性、低概率性和严重破坏性。为了量化尾部风险，通常使用极值理论或概率分布来估计极端事件的概率和可能的损失幅度。
2.2.2 极值理论相关定理
极值理论是统计学中的重要分支，专注于研究异常事件或小概率事件风险，其主要研究对象是随机变量的最大值或最小值的极限分布，即分布的尾部特征。一般来说，由于尾部的极端值在实际观测中相对较少，准确地估计极值分布是一项具有挑战性的任务。因此，研究者们通常将注意力放在获取极值的渐进分布上，即在大样本情况下，极值的分布趋势。这种渐进分布的研究有助于我们更好地理解尾部事件的概率性质，为风险管理和极端事件的度量与预测提供重要参考。
（1）极值理论基本概念与性质
在统计学中，极值是指数据集中最大或最小的数值。在金融领域，极值通常指的是股票、资产或市场的最大波动或最大亏损。
（2）极值分布
① 广义极值分布（Generalized Extreme Value， GEV）
随着研究的深入，对于更一般情况的需求逐渐显现。GEV分布的提出是为了更全面地理解和建模极端值的分布。Emil J. Gumbel（1958）首次提出了GEV分布的形式。他将极值分布的三个主要类型（Gumbel分布、Frechet分布和Weibull分布）统一为GEV分布，形成了广义的表达形式。GEV分布的提出更全面地理解极端值的分布，为后续研究提供了基础。
第3章 金融市场尾部风险预警问题的描述与分析 ............................. 22
3.1 尾部风险预警问题的描述 .............................. 22
3.1.1 尾部风险度量工具选择的问题 .......................... 23
3.1.2 尾部风险预警指标完善的问题 ............................. 23
第4章 金融市场尾部风险预警方案设计 ........................ 30
4.1尾部风险预警方案的研究思路与应用方法 ..................... 30
4.2尾部风险预警方案的理论解释 ......................... 31
第5章 金融市场尾部风险方案的合理性检验 ............................ 52
5.1 合理性验证 ................................... 52
5.1.1 对比模型的结果分析 ........................... 52
5.1.2 预警模型有效性验证 ........................... 60
第5章金融市场尾部风险方案的合理性检验
5.1 合理性验证
针对分类问题，常用的模型可以划分为专家系统、单一模型和集成学习模型三大类。为了比较不同模型的预警效果和效率，本文选取了几个较为广泛使用的分类问题模型进行训练，并将其结果与本文采用的深度森林模型进行对比。通过对这些模型的评估，可以确定出在尾部风险预警效率方面表现最优的模型。根据评估结果，本研究将综合选择表现较好的模型，并将其应用于风险管理。具体的模型选择见下表 5-1。
在单一模型中，本文选择了几种常用的基础模型，包括逻辑回归（Logistic）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、决策树（DT）和K近邻（KNN）。这些模型具有不同的特点和适用性，适用于不同类型的数据和问题。在集成学习模型中，本文选择了几种常见的集成学习算法，包括随机森林（RF）、梯度提升树（XGBoost、LightGBM）和自适应增强（AdaBoost）。这些算法通过结合多个基础模型的预测结果，能够提高模型的泛化能力和预测性能。 通过与其他常见的分类模型进行对比，研究可以全面评估gcForest模型的性能。
通过比较不同模型在尾部风险预警方面的准确性、泛化能力和计算效率等方面的表现，可以更清晰地了解gcForest模型的优势和劣势。
第6章 结论与建议
6.1 结论
前文基于AcF模型和深度森林模型算法，对我国金融市场的尾部风险进行了度量，并构建了一个风险预警体系对尾部风险进行预测。本章将对全文研究进行总结，并对该尾部风险预警模型的应用提出一些建议。
（1）在尾部风险度量方面，我国股票市场
