【摘要】：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)估計(jì)收益率的分布來計(jì)算VaR是一種常用的方法。然而,過多的歷史數(shù)據(jù)所構(gòu)成的時(shí)間序列可能不獨(dú)立同分布。文章選擇離預(yù)測時(shí)間較近且相對較少的歷史數(shù)據(jù),使其通過BDS檢驗(yàn),再對其進(jìn)行Bootsrap抽樣,得到足夠的樣本,選擇適當(dāng)?shù)暮嗣芏确植己瘮?shù),從而算出VaR。經(jīng)比較發(fā)現(xiàn),這種方法算出的VaR比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確。
[Abstract]:It is a common method to estimate the distribution of return rate based on historical data to calculate VaR. However, the time series made up of too much historical data may not be distributed independently. In this paper, we select the historical data which is close to the prediction time and relatively few, make it pass the BDS test, then carry on the Bootsrap sampling to it, get enough sample, select the appropriate kernel density distribution function, thus calculate the VaR.. By comparison, it is found that the VaR calculated by this method is more accurate than the traditional method.
【作者單位】： 溫州大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家統(tǒng)計(jì)局資助項(xiàng)目(2008LY081)
【分類號】：F224;F830.9

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本文編號：2325847