本文選題：VaR　切入點(diǎn)：MS方差模型　出處：《經(jīng)濟(jì)縱橫》2010年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：應(yīng)用SWARCH模型描述股票市場(chǎng)的波動(dòng)性,可以刻畫收益率序列劇烈的波動(dòng)和波幅大小的轉(zhuǎn)換,從而避免廣義自回歸條件異方差模型高估波動(dòng)率聚集的持續(xù)性問題。本文通過對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移方差模型較SWARCH模型對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)區(qū)制有更好的識(shí)別,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值有更好的度量。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移方差模型對(duì)于我國(guó)股票市場(chǎng)暴漲暴跌的巨幅波動(dòng)特性有很好的預(yù)警功能。
[Abstract]:The SWARCH model is used to describe the volatility of stock market, which can describe the volatility of return series and the change of amplitude. In order to avoid the persistence of generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model in overestimating volatility aggregation. It is found that the Markov model is better than the SWARCH model in identifying the volatility of the stock market in China. The Markov model has a good early warning function for the huge volatility characteristics of the stock market in our country.
【作者單位】： 吉林大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：教育部吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心2007年重大項(xiàng)目 “吉林大學(xué)‘985工程’項(xiàng)目”吉林大學(xué)經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)創(chuàng)新基地資助
【分類號(hào)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：1597722