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參數(shù)法、半?yún)?shù)法的動(dòng)態(tài)VaR模型風(fēng)險(xiǎn)度量

發(fā)布時(shí)間:2017-12-29 06:18

  本文關(guān)鍵詞:參數(shù)法、半?yún)?shù)法的動(dòng)態(tài)VaR模型風(fēng)險(xiǎn)度量 出處:《統(tǒng)計(jì)與決策》2016年23期  論文類型:期刊論文


  更多相關(guān)文章: 動(dòng)態(tài)VaR模型 風(fēng)險(xiǎn)測度 損失函數(shù)


【摘要】:文章采用參數(shù)法和半?yún)?shù)法,分別考慮標(biāo)準(zhǔn)化收益在GED、SGT、GPD分布下以及FSH方法下的GARCH模型、EGARCH模型和PGARCH模型的風(fēng)險(xiǎn)測度的準(zhǔn)確性,據(jù)此組建了12種風(fēng)險(xiǎn)測度的動(dòng)態(tài)Va R模型,并采用道瓊斯股票市場指數(shù)和上證指數(shù)進(jìn)行實(shí)證分析。對(duì)收益率進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)兩個(gè)股票市場的收益率都不服從一般的正態(tài)分布。運(yùn)用后驗(yàn)測試的方法,對(duì)所有模型的樣本外預(yù)測動(dòng)態(tài)Va R值采用LR、LRuc和DQ三種方法綜合檢驗(yàn),并由損失函數(shù)值可以看出:GARCH模型的風(fēng)險(xiǎn)度量能力最弱,在置信水平99.5%下,EGARCH模型最準(zhǔn)確,在置信水平95%下,PGARCH模型最準(zhǔn)確;GED分布描述市場的準(zhǔn)確程度相對(duì)最弱,在較高的置信水平下,半?yún)?shù)模型能更好地度量市場的風(fēng)險(xiǎn),在較低的置信水平下,參數(shù)模型能更好地度量股票市場的風(fēng)險(xiǎn)。
[Abstract]:......
【作者單位】: 安徽師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;國泰安教育技術(shù)股份有限公司;
【基金】:全國統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(2015LZ54) 安徽省高校自然科學(xué)重點(diǎn)基金項(xiàng)目(KJ2016A278) 安徽省軟科學(xué)項(xiàng)目(1502052039) 安徽師范大學(xué)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)繁榮發(fā)展計(jì)劃首批重大項(xiàng)目(FRZD201302) 2014年安徽師范大學(xué)特色優(yōu)勢研究領(lǐng)域建設(shè)項(xiàng)目
【分類號(hào)】:F224;F832.51;F837.12
【正文快照】: 0引言做好風(fēng)險(xiǎn)管理,最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量,金融風(fēng)險(xiǎn)度量的主要手段之一是在險(xiǎn)價(jià)值(Value at Risk,Va R)。Va R可以看作是建立在過去和現(xiàn)在信息上的未來投資組合的分位數(shù),由于投資組合的收益分布隨時(shí)間在變化,如何準(zhǔn)確的估計(jì)Va R,在實(shí)踐中是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。估算Va R

【相似文獻(xiàn)】

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2 葉青;基于GARCH和半?yún)?shù)法的VaR模型及其在中國股市風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用[J];統(tǒng)計(jì)研究;2000年12期

3 田蓉;周密;;關(guān)于VaR在風(fēng)險(xiǎn)管理中的研究綜述[J];東方企業(yè)文化;2010年04期

4 江濤;;基于GARCH與半?yún)?shù)法VaR模型的證券市場風(fēng)險(xiǎn)的度量和分析:來自中國上海股票市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J];金融研究;2010年06期

5 劉向麗;成思危;汪壽陽;洪永淼;;參數(shù)法、半?yún)?shù)法和非參數(shù)法計(jì)算我國銅期貨市場VaR之比較[J];管理評(píng)論;2008年06期

6 ;[J];;年期

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2 韓美琴;參數(shù)、非參數(shù)和半?yún)?shù)GARCH模型的研究與比較[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2011年

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本文編號(hào):1349148

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