本文選題：日VaR　切入點：CVaR　出處：《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2012年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文同時使用日VaR和CVaR模型可實現(xiàn)對市場風(fēng)險的雙重監(jiān)控,其估計一直是風(fēng)險管理的重點。科技的發(fā)展使獲得高頻數(shù)據(jù)成為可能,由于其包含豐富波動信息,學(xué)者們開始利用它來研究日VaR和CVaR的估計問題。本文通過整合基于高頻數(shù)據(jù)的CARR模型和非參數(shù)的極值理論EVT,實現(xiàn)對日VaR和CVaR的動態(tài)估計。上證和深圳綜指的實證結(jié)果表明,與基于日度數(shù)據(jù)GARCH類模型和未與極值理論整合的CARR模型的VaR和CVaR相比,本文方法極大提高了估計的準確性,同時所得估計具有不受新息分布影響的穩(wěn)健性。
[Abstract]:In this paper, the dual monitoring of market risk can be realized by using both daily VaR and CVaR models, and its estimation has always been the focus of risk management. With the development of science and technology, it is possible to obtain high frequency data because of its rich fluctuation information. Scholars begin to use it to study the estimation of daily VaR and CVaR. In this paper, the dynamic estimation of Japanese VaR and CVaR is realized by integrating the CARR model based on high frequency data and the non-parametric extreme value theory. The empirical results of Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Composite Index show that, Compared with the VaR and CVaR models based on daily data GARCH class model and CARR model which is not integrated with extreme value theory, the proposed method greatly improves the accuracy of the estimation, and the proposed method is robust without the influence of innovation distribution.
【作者單位】： 中國海洋大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院金融系;青島大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院金融系;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究青年基金(10YJC790396、12YJC630161) 山東省自然科學(xué)基金青年項目(ZR2010GQ008) 中國海洋大學(xué)青年教師科研專項基金項目(82421119)的資助
【分類號】：F224;F832.51

【二級參考文獻】

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本文編號：1602973