本文關鍵詞：基于SV-SGED模型的動態(tài)VaR測度研究

  更多相關文章： VaR SV模型 有偏廣義誤差分布 有效重要性抽樣 極大似然估計

【摘要】：本文針對金融資產收益展現出"有偏"及"厚尾"分布特征,引入有偏廣義誤差分布(SGED)來描述資產收益,繼而提出SV-SGED模型對資產收益波動率建模,并以此來測度動態(tài)風險值(VaR),進而采用后驗測試技術對風險測度模型的精確性進行檢驗。同時,為了估計SV模型的參數,提出基于有效重要性抽樣(EIS)技巧的極大似然(ML)估計方法。最后,給出了基于上證綜合指數的實證研究。結果表明,SV-SGED模型比正態(tài)分布假定下的SV(SV-N)和廣義誤差分布假定下的SV(SV-GED)模型具有更好的波動率描述能力,SV-SGED模型展現出比SV-N和SV-GED模型更優(yōu)越的風險測度能力。
【作者單位】： 安徽財經大學金融學院;湖南大學工商管理學院;中國科學院數學與系統(tǒng)科學研究院;
【關鍵詞】： VaR SV模型 有偏廣義誤差分布 有效重要性抽樣 極大似然估計
【基金】：國家杰出青年科學基金資助項目(70825006) 教育部“長江學者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃”項目(IRT0916) 國家自然科學基金創(chuàng)新研究群體科學基金項目(71221001)
【分類號】：F830.9;F224
【正文快照】： 1引言在金融市場中極端的價格運動是非常少見的,但很重要。因為它一旦發(fā)生會對金融市場造成極其重大的影響,如1987年10月華爾街股市的崩盤,1997年發(fā)生的亞洲金融危機,1998年美國長期資本管理公司危機,2008年由美國次貸危機引發(fā)的全球性金融危機,以及2009年發(fā)生的迪拜債務危機

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