發(fā)布時(shí)間：2018-05-09 21:00

  本文選題：周期GARCH + 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)　； 參考：《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》2017年01期

【摘要】：近幾年來,風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)已成為金融市場風(fēng)險(xiǎn)度量及風(fēng)險(xiǎn)管理的標(biāo)準(zhǔn)工具.文章用周期廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型擬合金融市場數(shù)據(jù),并應(yīng)用分位回歸方法得到此模型參數(shù)及條件VaR的估計(jì),在一定條件下估計(jì)具有強(qiáng)相合性及漸近正態(tài)性,蒙特卡羅模擬結(jié)果表明此方法具有穩(wěn)健性,且對(duì)于條件VaR的預(yù)測具有很高的準(zhǔn)確性,滬深300指數(shù)的實(shí)證分析結(jié)果表明此方法關(guān)于VaR的預(yù)測具有非常好的效果.
[Abstract]:In recent years, Value-at-risk (VaR) has become a standard tool for risk measurement and risk management in financial markets. In this paper, the periodic generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model is used to fit the financial market data, and the estimations of the model parameters and conditional VaR are obtained by using the quantile regression method. Under certain conditions, the estimators have strong consistency and asymptotic normality. Monte Carlo simulation results show that this method is robust and accurate for conditional VaR prediction. The empirical results of CSI 300 index show that this method has a very good effect on VaR prediction.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與金融系;中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11371354)資助課題
【分類號(hào)】：F832.51;O212.1

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6 朱s搕，

本文編號(hào)：1867405