本文關鍵詞： 極值理論 條件風險價值(CVaR) GARCH模型　出處：《求索》2010年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文考慮極值分布理論來描述金融時間序列與尾部相關的風險,應用極大似然估計方法估計的GARCH模型對數據進行擬合,應用帕累托(GPD)對新息分布的尾部建模,得到基于尾部估計產生收益序列的VaR和CVaR值。采用上證指數日收益率作實證研究,研究發(fā)現,采用極值理論和CVaR相結合,度量風險效果會更好。
[Abstract]:In this paper, the extreme value distribution theory is considered to describe the tail related risks of financial time series, and the GARCH model estimated by maximum likelihood estimation is used to fit the data. Using Pareto GPDs to model the tail of the innovation distribution, the VaR and CVaR values of the earnings series based on the tail estimation are obtained. The daily return rate of the Shanghai Stock Exchange Index is used as an empirical study, and the results are found. It is better to measure risk by combining extreme value theory with CVaR.
【作者單位】： 西安交通大學經濟與金融學院;
【基金】：西安交通大學“985”工程二期建設項目(07200701)
【分類號】：F830;F224
【正文快照】： 一引言近年來,VaR和CVaR已經成為市場風險測量的主流方法,而對它們進行準確估計一直是風險管理難點。由于實際金融資產收益的分布都是厚尾、尖峰的,而現有的分布,尤其是廣泛應用的正態(tài)分布,都與實際金融收益分布存在著較大的差距。極值理論(EVT)是研究極值現象分布的理論,它

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 王慧敏,劉國光;基于極值理論的滬深股市VaR和CVaR分析[J];財貿研究;2005年02期

【共引文獻】

相關碩士學位論文 前5條

1 劉昆侖;基于VaR模型的金融市場風險計量研究[D];華中科技大學;2006年

2 張進滔;基于GARCH-EVT方法和Copula函數的組合風險分析[D];四川大學;2007年

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4 阮小|，

本文編號：1467267