本文關(guān)鍵詞：基于馬爾科夫隨機(jī)波動(dòng)和極值理論的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度　出處：《中國管理科學(xué)》2014年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)金融資產(chǎn)波動(dòng)的時(shí)變、聚集以及狀態(tài)轉(zhuǎn)換等特征,將馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型和隨機(jī)波動(dòng)模型相結(jié)合,同時(shí)考慮波動(dòng)尾部的狀態(tài)分布,構(gòu)建MSSV-t模型,然后將收益序列轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)殘差序列,在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用EVT模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)殘差進(jìn)行建模,進(jìn)而構(gòu)建基于MSSV-t-EVT的VaR測(cè)度模型,最后對(duì)該模型的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn):MSSV-t-EVT模型能夠有效識(shí)別上證指數(shù)(SSCI)的波動(dòng)轉(zhuǎn)換特征,并且能合理地測(cè)度該指數(shù)的收益風(fēng)險(xiǎn),尤其在高的置信水平下表現(xiàn)更好。研究結(jié)論表明MSSV-t-EVT模型能較為準(zhǔn)確的刻畫股市劇烈波動(dòng)的事實(shí),可用于交易風(fēng)險(xiǎn)控制和對(duì)市場(chǎng)異常波動(dòng)的預(yù)警。
[Abstract]:In view of the volatility of financial asset time-varying aggregation and state transition characteristics, combining Markov transform model and stochastic volatility model, considering the fluctuation of the tail of the distribution, constructing MSSV-t model, and then returns into standard residuals, on this basis, the application of EVT model to model the residuals, and then construct the VaR measurement model based on MSSV-t-EVT, finally test the validity of this model. It is found that the MSSV-t-EVT model can effectively identify the Shanghai index (SSCI) of the wave transform characteristics, the profit and the index can reasonably measure the risk, especially better performance in high confidence levels. The conclusion of the study shows that the MSSV-t-EVT model can be more an accurate characterization of stock market volatility that can be used for trading risk control and early warning of abnormal market fluctuations.

【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70473107)
【分類號(hào)】：F224;F830.91
【正文快照】： 1引言國際金融市場(chǎng)聯(lián)系日益緊密,金融波動(dòng)越發(fā)嚴(yán)重,局部類、區(qū)域類、國際類的金融風(fēng)暴和金融危機(jī)出現(xiàn)的頻率越來越多,時(shí)間間隔也越來越短。各國金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)、市場(chǎng)參與者和投資者對(duì)金融資產(chǎn)價(jià)值變動(dòng)尤為敏感,提出和構(gòu)建更有效和實(shí)用的金融風(fēng)險(xiǎn)管理方法和技術(shù)顯得更為迫切。以

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1367017