【摘要】：高階矩可行域反映了分布函數(shù)對樣本高階矩特征(非對稱和尖峰、厚尾等)的適應(yīng)能力,是影響VaR預(yù)測績效的重要因素之一。本文以中、美、英、日四個股市的收益為樣本,實證比較了五種高階矩可行域各不相同的分布函數(shù)的VaR預(yù)測績效。結(jié)果發(fā)現(xiàn),可行域過于寬廣(狹窄)的分布易于高(低)估樣本的偏度和峰度,并高(低)估VaR,而可行域適中的廣義偏斜-t和偏斜-t分布的預(yù)測績效相對較好。此結(jié)果可為后續(xù)研究改進VaR的預(yù)測績效提供有益借鑒。
[Abstract]:The feasible region of higher-order moments reflects the adaptability of the distribution function to the higher-order moment characteristics (asymmetric and peak, thick tail, etc.) of the sample, and is one of the important factors that affect the performance of VaR prediction. In this paper, we compare the VaR forecasting performance of five kinds of distribution functions with different higher order moments by using the Chinese, American, British and Japanese stock market returns as samples. The results show that it is easy to estimate the skewness and kurtosis of samples with too wide (narrow) feasible region and to estimate VaR with high (low) values, while the prediction performance of generalized skew -t and skew -t distribution with moderate feasible region is relatively good. The results can provide useful reference for further research to improve the forecast performance of VaR.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院;臺灣政治大學(xué)國際貿(mào)易系;
【分類號】：F830.91;O211.3

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本文編號：2183541