本文關鍵詞： 蒙特卡洛模擬 GARCH模型 MCMC算法 Gibbs抽樣　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年15期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決蒙特卡洛(Monte Carlo)方法在計算風險價值(Value at Risk,VaR)方面的缺陷,文章首先引入GARCH模型來刻畫金融數(shù)據(jù)的波動聚集性,再引入馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,來克服GARCH模型參數(shù)估計約束條件帶來的估計誤差。通過對上證50指數(shù)的實證分析表明,引入MCMC方法可以提高模型的估計精確度。
[Abstract]:In order to solve the defect of Monte Carlo method in calculating the value of risk value at Riskat VaR. This paper first introduces GARCH model to describe the volatility aggregation of financial data, and then introduces Markov chain Monte Carlo Markov Chain Monte Carlo. MCMC-based method to overcome the GARCH model parameter estimation constraints caused by the estimation error. Through the empirical analysis of the Shanghai Stock Exchange 50 index shows. The accuracy of model estimation can be improved by introducing MCMC method.
【作者單位】： 中央財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)學學院;北京語言大學商學院;
【分類號】：F832.5
【正文快照】： 0引言投資組合的風險價值(Value at Risk)簡稱Va R,自從20世紀90年代提出后,一直是金融機構度量風險的主要手段[1]。Va R從風險的概率角度,分析投資組合可能面臨的最大損失,從實踐經(jīng)驗來看,Va R的提出取得了巨大成就,但也同樣面臨許多問題,特別是在計算方面,Va R需要計算出資

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本文編號：1483373