發(fā)布時(shí)間：2018-04-14 00:28

  本文選題：POT + VaR��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2012年18期

【摘要】：文章首先使用GARCH模型對(duì)深成指對(duì)數(shù)收益率時(shí)間序列的自相關(guān)和異方差特性進(jìn)行弱化,之后運(yùn)用POT方法對(duì)GARCH模型所得的殘差序列進(jìn)行擬合,使用極大似然方法估計(jì)了GPD分布各參數(shù),進(jìn)一步計(jì)算出收益率序列的VaR和ES值,通過(guò)后驗(yàn)測(cè)試比較各種估計(jì)方法優(yōu)劣。
[Abstract]:In this paper, the autocorrelation and heteroscedasticity characteristics of logarithmic return time series of deep index are weakened by GARCH model, and then the residual series of GARCH model are fitted by POT method.The parameters of GPD distribution are estimated by using the maximum likelihood method, and the VaR and es values of the return series are further calculated, and the advantages and disadvantages of these estimation methods are compared by a posteriori test.
【作者單位】： 南京審計(jì)學(xué)院金融學(xué)院;南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：2010年度教育部人文社科一般項(xiàng)目(10YJA790006) 江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目(2010JDXM021)
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1746918