本文關鍵詞：平穩(wěn)序列的GPD模型在風險測度中的應用

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【摘要】：文章旨在運用極值理論提高VaR的適用性和估計的精確度。VaR技術作為一種統(tǒng)計方法常用來測度金融市場風險,極值理論則是研究隨機變量或過程的極端情形的統(tǒng)計規(guī)律性。然而,經(jīng)典的極值模型要求金融時序服從獨立同分布條件�？紤]滿足平穩(wěn)性條件下的金融時序,針對序列相關引致的極值成串現(xiàn)象,引入極值指標來刻畫極值數(shù)據(jù)間的相關結構,采用除串技術過濾數(shù)據(jù)的相關性,進而得到漸進獨立的同分布序列,再構建GPD模型來測度VaR。實證分析和回測檢驗表明:改進的GPD閾值模型具有對風險測度的有效性和精確性。
【作者單位】： 重慶大學經(jīng)濟與工商管理學院;
【關鍵詞】： 廣義帕累托分布 除串 平穩(wěn)序列 極值指標 風險價值
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70473107) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費資助項目(CDJXS11021112)
【分類號】：F222.33;F224
【正文快照】： 0引言為了更為合理描述金融時序的尾部特征和精確測度極值風險,需要建立能恰當反應金融時序存在局部相關性的GPD模型。本文考慮滿足平穩(wěn)性條件下的金融時序,針對序列相關引致的極值成串現(xiàn)象,引入極值指標來刻畫極值簇的相關結構,采用除串技術(declustering)消除數(shù)據(jù)的相關性,

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本文編號：554946