基于 QRNN-GARCH-CoVaR 模型的碳金融市场的风险度量分析

来源：计算机应用与软件杂志2025年第9期北京时间：

作者：栗浩南, 王沁, 李子月

摘要：为实现在险价值 VaR 和风险溢出效应 ΔCoVaR 的准确度量，考虑到波动聚集、厚尾与非对称等碳金融市场的典型特征，基于神经网络分位数回归 (QRNN) 模型，并利用 GARCH 模型拟合波动聚集性方面的优势，构建 QRNN-GARCH-CoVaR 模型。选取北京、广东、湖北、伦敦碳交易收益率作为研究对象，实证结果表明，QRNN-GARCH-CoVaR 模型不仅在度量 VaR 方面优于传统模型，而且捕捉了金融风险溢出效应；国内各市场风险传递方向及其敏感度各异，湖北市场稳定性高，吸收风险能力强，北京和广东市场波动大，北京市场易受国外市场影响。

关键词：神经网络, 分位数回归, VaR, CoVaR