【摘要】：針對金融收益胖尾分布特征及條件波動率長記憶性特征,運用FIGARCH對條件波動率建模、極值理論(extreme value theory,EVT)對標準收益序列的尾部建模,測度出金融市場動態(tài)極值風險,進而運用返回測試(back-testing)技術(shù),對模型在樣本內(nèi)的測度準確性與樣本外的推廣能力進行穩(wěn)健性檢驗.實證研究結(jié)果表明,無論是中國新興市場,還是西方成熟發(fā)達市場,金融收益與標準收益均呈現(xiàn)出明顯的有偏胖尾分布特征;金融收益條件波動率均展現(xiàn)出長記憶性特征;EVT與FIGARCH模型相結(jié)合的動態(tài)極值風險測度模型不僅在樣本內(nèi)表現(xiàn)出優(yōu)越的風險測度能力,而且在樣本外同樣具有可靠的預測推廣能力.
[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】： 成都理工大學商學院;西南交通大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70771097) 教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”資助項目(NCET-08-0826);教育部社科研究基金青年資助項目(10YJCZH086)
【分類號】：F830.9;F224

【參考文獻】

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本文編號：2456064