基于馬爾科夫隨機波動和極值理論的風險測度
本文關鍵詞:基于馬爾科夫隨機波動和極值理論的風險測度 出處:《中國管理科學》2014年10期 論文類型:期刊論文
更多相關文章: MSSV-t模型 極值理論 波動狀態(tài)轉換 風險測度
【摘要】:針對金融資產波動的時變、聚集以及狀態(tài)轉換等特征,將馬爾可夫轉換模型和隨機波動模型相結合,同時考慮波動尾部的狀態(tài)分布,構建MSSV-t模型,然后將收益序列轉化為標準殘差序列,在此基礎上,應用EVT模型對標準殘差進行建模,進而構建基于MSSV-t-EVT的VaR測度模型,最后對該模型的有效性進行檢驗。研究發(fā)現:MSSV-t-EVT模型能夠有效識別上證指數(SSCI)的波動轉換特征,并且能合理地測度該指數的收益風險,尤其在高的置信水平下表現更好。研究結論表明MSSV-t-EVT模型能較為準確的刻畫股市劇烈波動的事實,可用于交易風險控制和對市場異常波動的預警。
[Abstract]:In view of the volatility of financial asset time-varying aggregation and state transition characteristics, combining Markov transform model and stochastic volatility model, considering the fluctuation of the tail of the distribution, constructing MSSV-t model, and then returns into standard residuals, on this basis, the application of EVT model to model the residuals, and then construct the VaR measurement model based on MSSV-t-EVT, finally test the validity of this model. It is found that the MSSV-t-EVT model can effectively identify the Shanghai index (SSCI) of the wave transform characteristics, the profit and the index can reasonably measure the risk, especially better performance in high confidence levels. The conclusion of the study shows that the MSSV-t-EVT model can be more an accurate characterization of stock market volatility that can be used for trading risk control and early warning of abnormal market fluctuations.
【作者單位】: 重慶大學經濟與工商管理學院;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(70473107)
【分類號】:F224;F830.91
【正文快照】: 1引言國際金融市場聯系日益緊密,金融波動越發(fā)嚴重,局部類、區(qū)域類、國際類的金融風暴和金融危機出現的頻率越來越多,時間間隔也越來越短。各國金融監(jiān)管機構、市場參與者和投資者對金融資產價值變動尤為敏感,提出和構建更有效和實用的金融風險管理方法和技術顯得更為迫切。以
【參考文獻】
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【共引文獻】
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,本文編號:1367017
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