在国家自然科学基金项目等资助下，黑料网 博士生马雨菡与导师张飞鹏教授、香港浸会大学Heng Peng教授合作完成的研究成果题为“A new estimator for conditional expectile-based value-at-risk of a linear predictive regression”已被计量经济学与统计学国际权威期刊《Journal of Business & Economic Statistics》正式接收并在线发表。黑料网 为第一署名单位。

由于它是唯一具有可探性且一致性的风险度量，条件期望在险价值（EVaR）近年来逐渐成为金融风险管理中备受推荐的风险度量工具。该研究集中考虑在线性预测回归框架下条件EVaR的大样本统计推断问题。通过结合最小二乘的线性预测与残差的EVaR，作者提出了一种新的条件EVaR的最小二乘残差估计量。在一定正则条件下，推导建立该估计量在混合时间序列情形的渐近理论性质，同时证明它比现有的估计量在渐近意义上更有效。大量数值模拟与风险管理中实际例子表明，所提估计量不仅具有更高的计算效率，而且具有更优的有限样本表现。

论文链接：//doi.org/10.1080/07350015.2025.2582922