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基于貝葉斯MCMC方法的VaR估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2019-05-28 06:56
【摘要】:文章運(yùn)用極值理論對(duì)VaR估計(jì)通常是用極大似然估計(jì)法,研究了利用BayesMCMC方法來(lái)估計(jì)極值理論中POT模型的參數(shù),從而求得VaR。文章首先闡述對(duì)樣本值建立POT模型,給出常用的閾值選取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽樣對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì);最后利用上證綜合指數(shù)對(duì)其進(jìn)行了實(shí)證分析,驗(yàn)證了Bayes方法的有效性。
[Abstract]:In this paper, the extreme value theory is used to estimate VaR, and the maximum likelihood estimation method is usually used to estimate the parameters of POT model in extreme value theory by using BayesMCMC method, so as to obtain VaR.. In this paper, the POT model is established for the sample value, and the commonly used threshold selection methods are given, and then the Gibbs sampling in the MCMC method is used to estimate the parameters. Finally, the Shanghai Composite Index is used to verify the effectiveness of the Bayes method.
【作者單位】: 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)數(shù)理學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60672049)
【分類號(hào)】:F830;F224

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2486835

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