【摘要】：經(jīng)濟(jì)物理學(xué)(econophysics)的大量研究表明,金融市場的波動(dòng)具有復(fù)雜的多分形(multifractal)特征,因此準(zhǔn)確地測度和預(yù)測市場波動(dòng),對金融風(fēng)險(xiǎn)管理工作的意義重大。在已有多分形波動(dòng)率(multifractal volatility)測度及其模型應(yīng)用基礎(chǔ)上,以上證綜指10年的高頻數(shù)據(jù)為對象,提出了基于多分形波動(dòng)率的樣本外動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(out-of-sample dynamic VaR)預(yù)測法。通過兩種規(guī)范的后驗(yàn)分析(backtesting)結(jié)果表明,與8種主流的線性和非線性GARCH族模型相比,在高風(fēng)險(xiǎn)水平上,基于多分形波動(dòng)率測度的VaR模型明顯具有更高的樣本外動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測精度。
[Abstract]:A large number of studies on (econophysics) in economic physics show that the volatility of financial market has complex multi-fractal (multifractal) characteristics. Therefore, it is of great significance for financial risk management to accurately measure and predict market volatility. Based on the (multifractal volatility) measure of polyfractal volatility and its model application, this paper presents an out-of-sample dynamic value-at-risk (out-of-sample dynamic VaR) prediction method based on the 10-year high-frequency data of Shanghai Composite Index. Through the posterior analysis of two specifications, the results of (backtesting) show that, compared with eight mainstream linear and nonlinear GARCH family models, at a high risk level, The VaR model based on multifractal volatility measure obviously has higher accuracy of out-of-sample dynamic risk prediction.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70771097,71071131,71090402) 教育部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃(PCSIRT0860) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(SWJTU11ZT30,SWJTU11CX137)
【分類號(hào)】：F224;F830

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2434502