發(fā)布時(shí)間：2017-09-09 07:06

  本文關(guān)鍵詞：混合分布的VaR非參數(shù)估計(jì):對(duì)期貨市場的實(shí)證分析

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【摘要】：基于價(jià)格走勢的不同將金融市場分為平穩(wěn)行情,趨勢與震蕩行情,用混合分布刻畫資產(chǎn)收益的母體分布特征,提出一種新的VaR非參數(shù)估計(jì)方法.利用高頻數(shù)據(jù)對(duì)市場狀態(tài)分類,基于Bootstrap的核密度方法估計(jì)子分布,最后計(jì)算總體分布的VaR.選取股指期貨,銅期貨,橡膠期貨,豆粕期貨等四個(gè)期貨品種進(jìn)行實(shí)證研究,估計(jì)了不同置信水平下的多頭和空頭VaR.實(shí)證結(jié)果表明:新方法相較傳統(tǒng)的GARCH族模型,多種基于犀尾分布的GARCH模型,混合正態(tài)GARCH模型以及方差一協(xié)方差法能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)空頭VaR與尾部風(fēng)險(xiǎn).
【作者單位】： 電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： VaR 混合分布 核密度估計(jì) Bootstrap
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70901013) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(15YJC790132) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(ZYGX2015J159)
【分類號(hào)】：F224;F713.35
【正文快照】： i引言J.P.Morgan銀行最早將在險(xiǎn)價(jià)值(value at risk,VaR)運(yùn)用于RiskMetrics模型[1].Jorion在1997年給出了一個(gè)較為權(quán)威的定義:VaR描述了目標(biāo)持有期某收益或損失概率分布的分位數(shù),若a為給定的置信水平,則VaR 為對(duì)應(yīng)的1-cTF分位數(shù),按慣例該最大損失表示為正值[2].VaR數(shù)學(xué)定義如

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 趙國慶;魏軍;;基于信息傳播的混合GARCH模型[J];統(tǒng)計(jì)研究;2006年08期

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3 趙雪妮;張茂軍;王文華;;基于單因子混合分布的BDS定價(jià)模型[J];桂林電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2013年06期

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9 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 肖佳文;基于混合分布的VaR估計(jì)及其應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：818993