本文關(guān)鍵詞： 極值理論 條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(CVaR) GARCH模型　出處：《求索》2010年04期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：本文考慮極值分布理論來(lái)描述金融時(shí)間序列與尾部相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)用極大似然估計(jì)方法估計(jì)的GARCH模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,應(yīng)用帕累托(GPD)對(duì)新息分布的尾部建模,得到基于尾部估計(jì)產(chǎn)生收益序列的VaR和CVaR值。采用上證指數(shù)日收益率作實(shí)證研究,研究發(fā)現(xiàn),采用極值理論和CVaR相結(jié)合,度量風(fēng)險(xiǎn)效果會(huì)更好。
[Abstract]:In this paper, the extreme value distribution theory is considered to describe the tail related risks of financial time series, and the GARCH model estimated by maximum likelihood estimation is used to fit the data. Using Pareto GPDs to model the tail of the innovation distribution, the VaR and CVaR values of the earnings series based on the tail estimation are obtained. The daily return rate of the Shanghai Stock Exchange Index is used as an empirical study, and the results are found. It is better to measure risk by combining extreme value theory with CVaR.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院;
【基金】：西安交通大學(xué)“985”工程二期建設(shè)項(xiàng)目(07200701)
【分類(lèi)號(hào)】：F830;F224
【正文快照】： 一引言近年來(lái),VaR和CVaR已經(jīng)成為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的主流方法,而對(duì)它們進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)一直是風(fēng)險(xiǎn)管理難點(diǎn)。由于實(shí)際金融資產(chǎn)收益的分布都是厚尾、尖峰的,而現(xiàn)有的分布,尤其是廣泛應(yīng)用的正態(tài)分布,都與實(shí)際金融收益分布存在著較大的差距。極值理論(EVT)是研究極值現(xiàn)象分布的理論,它

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 王慧敏,劉國(guó)光;基于極值理論的滬深股市VaR和CVaR分析[J];財(cái)貿(mào)研究;2005年02期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 劉昆侖;基于VaR模型的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量研究[D];華中科技大學(xué);2006年

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4 阮小|，

本文編號(hào)：1467267