發(fā)布時間：2019-01-09 12:54

【摘要】：基于VaR正態(tài)性假設導致的尾部風險低估問題,研究極值POT模型,并針對樣本平均函數(shù)法在某些數(shù)據(jù)結構下失效的缺陷,利用峰度法定量選取了閾值.滬深股市極端風險實證表明:漲跌停板影響了POT模型的有效性.漲跌停板前,在較高與較低的置信水平下,POT模型均比VaR模型有效;漲跌停板后,POT模型在較高置信水平下優(yōu)于VaR模型,但在較低置信水平下反而不及VaR模型.研究認為這主要是因為漲跌停板抑制了極值數(shù)據(jù)的異質(zhì)性,造成極值密集分布在漲跌停板附近,致使厚尾分界線向內(nèi)收斂,從而影響了POT模型的有效性.
[Abstract]:Based on the tail risk underestimation problem caused by VaR normality hypothesis, the extreme value POT model is studied, and the threshold value is selected by kurtosis method in view of the defect of sample average function method which fails in some data structures. The empirical results of extreme risk in Shanghai and Shenzhen stock market show that the limit of rise and fall affects the validity of POT model. The POT model is more effective than the VaR model at higher and lower confidence levels, and the POT model is better than the VaR model at the higher confidence level, but the lower confidence level is lower than the VaR model. It is considered that this is mainly due to the suppression of heterogeneity of extreme data by the limit of rise and fall, which results in the dense distribution of extreme value near the limit of rise and fall, which leads to the convergence of the thick tail dividing line, thus affecting the validity of the POT model.
【作者單位】： 重慶大學貿(mào)易與行政學院;重慶大學經(jīng)濟與工商管理學院;
【基金】：國家杰出青年基金(70525005)
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2405658