發(fā)布時(shí)間：2018-08-10 18:52

【摘要】：VaR和CVaR是目前風(fēng)險(xiǎn)度量的主流方法,基于高頻數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)股市近期VaR和CVaR的同時(shí)動(dòng)態(tài)估計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)雙重監(jiān)控。高頻數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了更加豐富的波動(dòng)信息,本文以滬深300指數(shù)5分鐘數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,運(yùn)用CARR模型對(duì)收益序列的波動(dòng)性進(jìn)行擬合,進(jìn)而在多種新息分布假定下測(cè)算了收益序列的VaR和CVaR。
[Abstract]:VaR and CVaR are the main methods of risk measurement at present. The dynamic estimation of VaR and CVaR based on high frequency data can realize the dual monitoring of risk in real time. The high frequency data contain more abundant fluctuation information. This paper takes the data of Shanghai and Shenzhen 300 index as the research object, and uses CARR model to fit the volatility of return series. Furthermore, the VaR and Cvar of the return series are calculated on the assumption of a variety of innovation distributions.
【作者單位】： 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院;
【分類號(hào)】：F832.51;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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7 見(jiàn)習(xí)記者　 任，

本文編號(hào)：2175883