基于極值理論的滬深股市風(fēng)險度量
發(fā)布時間:2021-02-13 22:13
選取了滬市和深市近10年的日收盤價數(shù)據(jù),對上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)的日對數(shù)收益率進(jìn)行風(fēng)險度量研究。根據(jù)數(shù)據(jù)的尖峰、肥尾和非對稱性等特征,在EGARCH模型和Beta-skew-t-EGARCH模型中加入極值理論的POT模型去刻畫其尾部分布特征,對比了EGARCH-t模型、EGARCH-t-POT模型和Beta-skew-t-EGARCH-POT模型分別在95%和99%置信水平下的VaR值,并用返回檢驗來檢驗VaR的有效性。結(jié)果表明:Beta-skew-t-EGARCH模型能夠很好地刻畫金融時間序列的尖峰、肥尾特性和非對稱性等特征;加入極值理論的POT模型有效提高了模型有效性。從總體來看,波動率模型和極值理論的結(jié)合能較好地刻畫金融市場的風(fēng)險。
【文章來源】:桂林理工大學(xué)學(xué)報. 2020,40(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
Beta-skew-t-EGARCH-POT模型診斷檢驗圖
偏度是統(tǒng)計分布非對稱程度的特征, 由表1可以看出, 收益率偏度為負(fù)值, 具有左偏特征。 根據(jù)邊寬江等[19]的檢驗方法對尖峰、 厚尾進(jìn)行檢驗, 峰度為5.057 111>3, 具有尖峰的特征。 J-B統(tǒng)計量p值小于顯著性水平0.01, 拒絕正態(tài)和無尖峰的原假設(shè)。由圖2的Q-Q圖中也可以明顯看出收益率不服從正態(tài)分布,且圖中上下兩端數(shù)據(jù)均偏離直線,表明收益率尾部具有厚尾性。ADF檢驗和P-P檢驗表明,序列是平穩(wěn)的;Ljung-Box檢驗顯示在0.05的顯著性水平下,收益率序列不存在自相關(guān)。日收益率圖中可以看出波動率聚集特征,對收益率序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗,結(jié)果表明收益率序列具有條件異方差性。圖2 上證綜合指數(shù)日收益率Q-Q圖
上證綜合指數(shù)日收益率Q-Q圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于QR-t-GARCH(1,1)模型滬深指數(shù)收益率風(fēng)險度量的研究[J]. 劉亭,趙月旭. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2018(03)
[2]基于Beta-Skew-t-EGARCH-POT模型的極值風(fēng)險測度研究[J]. 張保帥,金振琥. 南方金融. 2018(02)
[3]基于收益波動性和厚尾性的條件風(fēng)險價值探究——來自滬深300指數(shù)的驗證[J]. 王淼,王春麗. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(17)
[4]基于CAViaR模型的滬深300股指期貨隔夜風(fēng)險研究[J]. 簡志宏,曾裕峰,劉曦騰. 中國管理科學(xué). 2016(09)
[5]基于極值視角的滬深股市收益率的風(fēng)險度量[J]. 張虎,汪娟. 統(tǒng)計與決策. 2016(15)
[6]不同GARCH模型對股市風(fēng)險價值評價的比較研究[J]. 侍成,趙行為. 內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報. 2016(06)
[7]基于Copula函數(shù)的CTE研究與實證分析[J]. 孫召偉,張浩敏. 桂林理工大學(xué)學(xué)報. 2014(02)
[8]基于POT模型的股票市場風(fēng)險價值研究[J]. 唐勇,唐振鵬. 東南學(xué)術(shù). 2012(04)
[9]極端情況下對我國股市風(fēng)險的實證研究[J]. 王藝馨,周勇. 中國管理科學(xué). 2012(03)
[10]分位數(shù)回歸的金融風(fēng)險度量理論及實證[J]. 張穎,張富祥. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2012(04)
本文編號:3032650
【文章來源】:桂林理工大學(xué)學(xué)報. 2020,40(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
Beta-skew-t-EGARCH-POT模型診斷檢驗圖
偏度是統(tǒng)計分布非對稱程度的特征, 由表1可以看出, 收益率偏度為負(fù)值, 具有左偏特征。 根據(jù)邊寬江等[19]的檢驗方法對尖峰、 厚尾進(jìn)行檢驗, 峰度為5.057 111>3, 具有尖峰的特征。 J-B統(tǒng)計量p值小于顯著性水平0.01, 拒絕正態(tài)和無尖峰的原假設(shè)。由圖2的Q-Q圖中也可以明顯看出收益率不服從正態(tài)分布,且圖中上下兩端數(shù)據(jù)均偏離直線,表明收益率尾部具有厚尾性。ADF檢驗和P-P檢驗表明,序列是平穩(wěn)的;Ljung-Box檢驗顯示在0.05的顯著性水平下,收益率序列不存在自相關(guān)。日收益率圖中可以看出波動率聚集特征,對收益率序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗,結(jié)果表明收益率序列具有條件異方差性。圖2 上證綜合指數(shù)日收益率Q-Q圖
上證綜合指數(shù)日收益率Q-Q圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于QR-t-GARCH(1,1)模型滬深指數(shù)收益率風(fēng)險度量的研究[J]. 劉亭,趙月旭. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2018(03)
[2]基于Beta-Skew-t-EGARCH-POT模型的極值風(fēng)險測度研究[J]. 張保帥,金振琥. 南方金融. 2018(02)
[3]基于收益波動性和厚尾性的條件風(fēng)險價值探究——來自滬深300指數(shù)的驗證[J]. 王淼,王春麗. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(17)
[4]基于CAViaR模型的滬深300股指期貨隔夜風(fēng)險研究[J]. 簡志宏,曾裕峰,劉曦騰. 中國管理科學(xué). 2016(09)
[5]基于極值視角的滬深股市收益率的風(fēng)險度量[J]. 張虎,汪娟. 統(tǒng)計與決策. 2016(15)
[6]不同GARCH模型對股市風(fēng)險價值評價的比較研究[J]. 侍成,趙行為. 內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報. 2016(06)
[7]基于Copula函數(shù)的CTE研究與實證分析[J]. 孫召偉,張浩敏. 桂林理工大學(xué)學(xué)報. 2014(02)
[8]基于POT模型的股票市場風(fēng)險價值研究[J]. 唐勇,唐振鵬. 東南學(xué)術(shù). 2012(04)
[9]極端情況下對我國股市風(fēng)險的實證研究[J]. 王藝馨,周勇. 中國管理科學(xué). 2012(03)
[10]分位數(shù)回歸的金融風(fēng)險度量理論及實證[J]. 張穎,張富祥. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2012(04)
本文編號:3032650
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