本文關鍵詞： 金融市場 典型事實 HYGARCH 動態(tài)風險 測度　出處：《中國管理科學》2011年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文針對金融市場的典型事實特征,運用自回歸分數(shù)移動平均(Fractional Integrated Autoregressive Moving Average,ARFIMA)模型與雙曲線記憶廣義自回歸條件異方差模型(Hyperbolic Memory Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,HYGARCH)模型、分數(shù)協(xié)整非對稱自回歸條件異方差(Fractional Integrated Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,FIAPARCH)模型和分數(shù)協(xié)整指數(shù)廣義自回歸條件異方差(Fractional Integrated Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,FIEGARCH)模型結合,并運用有偏學生t分布(Skew Student t Distribution,SKST)來捕獲金融收益分布形態(tài),以此開展動態(tài)風險測度研究,進而運用返回測試(Back-Testing)中的似然比率測試(Likelihood Ratio Test,LRT)和動態(tài)分位數(shù)回歸(Dynamic Quantile Regression,DQR)方法對風險模型的準確性與精度進行聯(lián)合檢驗。通過實證研究,得到了一些非常有價值的實證結論:ARFIMA(1,d,1)-FIAPARCH(1,d,1)-SKST模型與ARFIMA(1,d,1)-HYGARCH(1,d,1)-SKST模型均表現(xiàn)出卓越的風險測度能力,但沒有絕對優(yōu)劣之分;ARFIMA(1,d,1)-FIEGARCH(1,d,1)-SKST模型在成熟市場的表現(xiàn)能力差強人意;本文引入的所有風險模型在中國大陸滬、深股市表現(xiàn)優(yōu)越且沒有實質性差異。
[Abstract]:The typical facts according to the characteristics of the financial market, using the fractional autoregressive moving average (Fractional Integrated Autoregressive Moving Average, ARFIMA) model with hyperbolic memory generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model (Hyperbolic Memory Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, HYGARCH) model, fractional cointegration asymmetric autoregressive conditional heteroskedasticity (Fractional Integrated Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, FIAPARCH) model and fractional cointegration exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (Fractional Integrated Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, FIEGARCH) model combination, and the use of biased Student t distribution (Skew Student t Distribution, SKST) to capture the financial income distribution, in order to carry out the dynamic risk measure research, and then use the Return test (Back-Testing) in the likelihood ratio test (Likelihood Ratio, Test, LRT) and dynamic quantile regression (Dynamic Quantile, Regression, DQR) joint inspection accuracy and precision of the risk model. Through empirical research, obtained some valuable empirical conclusions: ARFIMA (1, D, 1) -FIAPARCH (1, D, 1) -SKST model and ARFIMA (1, D, 1) -HYGARCH (1, D, 1) -SKST model showed a risk measure of extraordinary ability, but there is no absolute good or bad; ARFIMA (1, D, 1) -FIEGARCH (1, D, 1) -SKST just passable performance ability the model in mature markets; this paper introduces all the risk model in Chinese, Shanghai and Shenzhen stock market performance and no substantive differences.

【作者單位】： 成都理工大學商學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71171025,71071131,70771097) 教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”(NCET-08-0826),教育部人文社會科學研究青年基金(10YJCZH086) 成都理工大學高層次人才科研啟動基金(HJ0038),成都理工大學優(yōu)秀創(chuàng)新團隊培育計劃項目(2010TD01)
【分類號】：F224;F830.9
【正文快照】： 1引言近年來,全球金融市場又發(fā)生了一系列重大風險事件(Risk Events)或稱危機事件(Crisis E-vents),如:1997年的亞洲金融危機、2007年的美國次貸危機轉化為全球性“經(jīng)濟危機”以及最近發(fā)生的迪拜財務危機事件,等等。所有這些事實,又一次證明了:維護金融經(jīng)濟安全,推動經(jīng)濟的發(fā)

【參考文獻】

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本文編號：1474056