【摘要】：通過運(yùn)用帶寬非參數(shù)方法、AR-GARCH模型對(duì)時(shí)間序列的條件均值、條件波動(dòng)性進(jìn)行建模估計(jì)出標(biāo)準(zhǔn)殘差序列,再運(yùn)用L-Moment與MLE(maximum Likelihood estimation)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)殘差的尾部的GPD參數(shù),進(jìn)而運(yùn)用實(shí)驗(yàn)方法測度出風(fēng)險(xiǎn)VaR(value at Risk)及ES(ExpectedShortfall),最后運(yùn)用Back-Testing方法檢驗(yàn)測度準(zhǔn)確性。結(jié)果表明,基于帶寬的非參數(shù)估計(jì)模型比GARCH簇模型在測度ES上具有更高的可靠性;基于非參數(shù)模型與L-Moment的風(fēng)險(xiǎn)測度模型能夠有效測度滬深股市的動(dòng)態(tài)VaR與ES。
[Abstract]:By using the bandwidth nonparametric method, the conditional mean and conditional volatility of time series are modeled and estimated by using the AR-GARCH model, and then the GPD parameters of the tail of the standard residuals are estimated by L-Moment and MLE (maximum Likelihood estimation). Then the risk VaR (value at Risk) and ES (ExpectedShortfall), are measured by the experimental method. Finally, the accuracy of the measure is tested by the Back-Testing method. The results show that the non-parametric estimation model based on bandwidth is more reliable than the GARCH cluster model in measuring es, and the risk measurement model based on non-parametric model and L-Moment can effectively measure the dynamic VaR and ESS of Shanghai and Shenzhen stock markets.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)商學(xué)院;西華師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(7050102570771097) 教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”(NCET-08-0826);教育部社科研究基金青年項(xiàng)目(10YJCZH0086) 成都理工大學(xué)高層次人才科研啟動(dòng)基金(HJ0038)
【分類號(hào)】：F830.91

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2197030