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基于E-GAS-AST模型對金融市場的風(fēng)險(xiǎn)度量與回測

發(fā)布時(shí)間:2020-03-23 15:23
【摘要】:針對金融數(shù)據(jù)的重尾、波動(dòng)聚集、非對稱性等特征,提出了基于GAS模型的兩種新模型:E-GAS-AST模型和E-GAS-AST-GPD模型,并利用新模型對實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)度量和回測;贕AS模型,結(jié)合具有重尾特征的非對稱學(xué)生t-分布(簡介AST),參照EGARCH模型提出了E-GAS-AST模型,并使用GPD分布對尾部極值特征進(jìn)行進(jìn)一步的描述,重新得到E-GAS-AST-GPD模型。最后,通過研究兩個(gè)模型各自的殘差分布計(jì)算出VaR值和ES值,并分別進(jìn)行回測檢驗(yàn)。引入了半?yún)?shù)GARCH模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量的估計(jì)與提出的兩個(gè)模型進(jìn)行比較,對道瓊斯指數(shù)和上證指數(shù)的實(shí)證研究表明提出的E-GAS-AST模型是一個(gè)較好可行的模型,可用于對金融市場進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量的模型。
【圖文】:

殘差序列,殘差,閾值選取,閾值


在E-GAS-AST-GPD模型中,先用E-邋GAS-AST模型來擬合收益率曲線,之逡逑后計(jì)算殘差項(xiàng)=邋(yt邋-邋AO/crt,由殘差項(xiàng)的ACF圖,認(rèn)為殘差為白噪聲序列,見逡逑圖2.1,由第二極值理論,,我們可以用GPD分布對尾部進(jìn)行擬合。逡逑0邋_逡逑CO邋_逡逑IO邋_逡逑IL逡逑J邋_逡逑?邋_逡逑O邋邐邋I邐I邋■邐「邐I邋_邐_邐邐邐"邐I邐I邐■逡逑6邐邐邐-I邐人..…….:..J邋邋逡逑0邐5邐10邐15邐20邐25邐30逡逑Lag逡逑圖2.1殘差acf圖逡逑假定己經(jīng)給定上下尾的閾值分別為iVuL,Af,具體的閾值選取本文將在下一逡逑節(jié)進(jìn)行討論,則殘差序列的尾部可以由GPD分布擬合,中間部分采用Gauss核平逡逑滑法擬合,具體的累積分布函數(shù)如下:逡逑(^(1邋+邋^^)-^邐z<uL逡逑F(z)邋=邋<邐uL邋z邋uR邐(2.20)逡逑其中#,y是上下尾的門檻值,f邋p是形狀參數(shù),#,儼是刻度參數(shù),iV是逡逑樣本量,<邋,分別是超過門檻值M和#的樣本量,將A^?

數(shù)據(jù)模擬,結(jié)果對比,估計(jì)值,密度分布


我們將模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的估計(jì)值作為參數(shù)值,產(chǎn)生3000個(gè)模擬值,并將由逡逑給定值和估計(jì)值生成的3000個(gè)數(shù)據(jù)分別畫出密度函數(shù)分布圖,并放入同一張圖逡逑中進(jìn)行對比,見圖4.1,其中黑線表示的是由給定值生成的模擬數(shù)據(jù)構(gòu)成的經(jīng)驗(yàn)逡逑密度分布,紅線為估計(jì)值生成的經(jīng)驗(yàn)密度分布。逡逑21逡逑
【學(xué)位授予單位】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:F831.51;O211.67

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1 夏藝萌;基于E-GAS-AST模型對金融市場的風(fēng)險(xiǎn)度量與回測[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2019年



本文編號:2596915

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