【摘要】：針對(duì)金融收益胖尾分布特征及條件波動(dòng)率長(zhǎng)記憶性特征,運(yùn)用FIGARCH對(duì)條件波動(dòng)率建模、極值理論(extreme value theory,EVT)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)收益序列的尾部建模,測(cè)度出金融市場(chǎng)動(dòng)態(tài)極值風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而運(yùn)用返回測(cè)試(back-testing)技術(shù),對(duì)模型在樣本內(nèi)的測(cè)度準(zhǔn)確性與樣本外的推廣能力進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn).實(shí)證研究結(jié)果表明,無(wú)論是中國(guó)新興市場(chǎng),還是西方成熟發(fā)達(dá)市場(chǎng),金融收益與標(biāo)準(zhǔn)收益均呈現(xiàn)出明顯的有偏胖尾分布特征;金融收益條件波動(dòng)率均展現(xiàn)出長(zhǎng)記憶性特征;EVT與FIGARCH模型相結(jié)合的動(dòng)態(tài)極值風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型不僅在樣本內(nèi)表現(xiàn)出優(yōu)越的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度能力,而且在樣本外同樣具有可靠的預(yù)測(cè)推廣能力.
[Abstract]:Aiming at the characteristics of fat tail distribution and long memory of conditional volatility, this paper uses FIGARCH to model conditional volatility and extreme value theory (extreme value theory,EVT) to model the tail of standard income series, and measures the dynamic extreme risk of financial market. Then, by using the return test (back-testing) technique, the accuracy of the model's measure in the sample and the generalization ability of the model outside the sample are tested. The empirical results show that both the financial returns and the standard returns have the characteristics of fat tail distribution, and the volatility of financial earnings conditions show long memory characteristics, both in the emerging markets of China and the mature developed markets in the western countries, and the results show that the financial returns and the standard returns have the characteristics of fat tail distribution and the volatility of the financial returns. The dynamic extreme risk measurement model combined with EVT and FIGARCH model not only shows superior risk measurement ability in the sample, but also has reliable prediction and generalization ability outside the sample.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)商學(xué)院;西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70771097) 教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”資助項(xiàng)目(NCET-08-0826);教育部社科研究基金青年資助項(xiàng)目(10YJCZH086)
【分類號(hào)】：F830.9;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2456064