本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換非參數(shù)GARCH模型的VaR估計(jì)

  更多相關(guān)文章： 馬爾可夫結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換 MRS-GARCH模型 非參數(shù)MRS-GARCH模型 VaR

【摘要】：考慮股市波動(dòng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的特性和參數(shù)模型會(huì)產(chǎn)生誤設(shè)的情況,提出具有馬爾可夫結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的非參數(shù)GARCH模型,并利用非參數(shù)估計(jì)技術(shù)估計(jì)波動(dòng)率.將滬深股市的波動(dòng)變化分為下跌、盤整和上漲3個(gè)狀態(tài),分別采用基于馬爾可夫結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換參數(shù)與非參數(shù)GARCH(MRSGARCH)模型對(duì)我國(guó)滬深股市的波動(dòng)率進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè),運(yùn)用MSE1、MSE2和QLIKE對(duì)估計(jì)和預(yù)測(cè)出的波動(dòng)率進(jìn)行評(píng)價(jià).結(jié)果表明誤差分布服從正態(tài)分布的參數(shù)和非參數(shù)MRS-GARCH模型的估計(jì)和預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確.在此基礎(chǔ)上對(duì)滬深股市收益率的動(dòng)態(tài)VaR值進(jìn)行估計(jì),然后運(yùn)用Kupiec檢驗(yàn)法對(duì)這兩類模型在預(yù)測(cè)實(shí)際損失的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià).估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果表明,基于參數(shù)和非參數(shù)的MRS-GARCH模型都能較好地估計(jì)中國(guó)滬深股市VaR,且基于非參數(shù)MRSGARCH模型的VaR估計(jì)效果更好.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 馬爾可夫結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換 MRS-GARCH模型 非參數(shù)MRS-GARCH模型 VaR
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70871003;71271011)
【分類號(hào)】：F830.91;F224.0
【正文快照】： 0引言20世紀(jì)70年代末以來,中國(guó)的證券市場(chǎng)從小到大,發(fā)展速度突飛猛進(jìn),發(fā)展規(guī)模日新月異.然而,我國(guó)的金融市場(chǎng)作為發(fā)展中國(guó)家的新興金融市場(chǎng),有著市場(chǎng)自由化程度較低,市場(chǎng)結(jié)構(gòu)不健全,市場(chǎng)投機(jī)性較強(qiáng)等問題.此外,隨著金融市場(chǎng)全球化的進(jìn)程,各種政策、信息沖擊在給全球金融市場(chǎng)帶

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6 李小文;中小企業(yè)移動(dòng)信息化需求識(shí)別與引導(dǎo)機(jī)制研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

7 汪劍鯤;日內(nèi)股市數(shù)據(jù)的小波分形特征研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2012年

8 江洲;基于分布特征與宏觀經(jīng)濟(jì)因素的證券市場(chǎng)收益率描述與預(yù)測(cè)[D];湖南大學(xué);2008年

9 張運(yùn)鵬;基于GARCH模型的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究[D];吉林大學(xué);2009年

10 姚寧;考慮跳躍與市場(chǎng)噪音條件下波動(dòng)率估計(jì)與應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 邱昊;期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)率溢出效應(yīng)和VaR風(fēng)險(xiǎn)管理[D];浙江大學(xué);2011年

2 葛琳;穩(wěn)定分布條件下VaR模型的應(yīng)用研究[D];華東師范大學(xué);2010年

3 呂軼;基于數(shù)值降維技術(shù)的期權(quán)組合非線性VaR模型的研究[D];浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院;2010年

4 程艷榮;VaR方法及其在我國(guó)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2010年

5 張潔;已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率及其在VaR中的實(shí)證研究[D];湖南大學(xué);2006年

6 張雄健;基于GARCH模型及VaR方法的同業(yè)拆借利率風(fēng)險(xiǎn)度量[D];蘭州大學(xué);2011年

7 謝宇軒;基于VaR方法的期貨市場(chǎng)跨品種套利的風(fēng)險(xiǎn)度量[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

8 劉博陽;VaR在度量市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)中的分析與應(yīng)用[D];中國(guó)石油大學(xué);2011年

9 魏紅林;VaR模型在蘭州銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[D];蘭州大學(xué);2011年

10 沈立曉;基于極值理論的VaR及其在上海股票市場(chǎng)的實(shí)證分析[D];湖北工業(yè)大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：853368