【摘要】：近年來計算機技術(shù)的發(fā)展,使高頻數(shù)據(jù)的獲得成為了現(xiàn)實。高頻數(shù)據(jù)信息含量高,成為許多學者研究的對象。本文采用極值理論中的POT模型,應(yīng)用不同的閾值選取方法對高頻數(shù)據(jù)的分布尾部進行研究,估計其風險價值,通過對比研究發(fā)現(xiàn)POT模型對股市收益率數(shù)據(jù)的尾部擬合效果較好,而核擬合優(yōu)度統(tǒng)計法下得到的閾值比平均超額分布函數(shù)圖下得到的閾值有效。
[Abstract]:In recent years, with the development of computer technology, the acquisition of high-frequency data has become a reality. High frequency data information content is high, become a lot of scholars research object. In this paper, the POT model of extreme value theory is used to study the tail of high frequency data distribution by using different threshold selection methods, and its risk value is estimated. Through the comparative study, it is found that the POT model has a better effect on the tail fitting of stock market return data. The threshold obtained by the kernel goodness of fit method is more effective than that obtained by the mean excess distribution function graph.
【作者單位】： 福州大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(項目編號:70901048) 國家社會科學基金資助項目“期權(quán)博弈視角下的企業(yè)專利投資研究”(項目編號:07BJY0164) 教育部人文社會科學青年基金資助項目“金融市場微觀結(jié)構(gòu)噪聲研究”(項目編號:07JC790046) 福建省社科規(guī)劃項目“基于高數(shù)據(jù)非參數(shù)方法的金融資產(chǎn)跳躍行為研究”(項目編號:2011B135)
【分類號】：F224;F830.91

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本文編號：2326630