本文選題：高階矩 + S_U分布��； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2010年02期

【摘要】：為了考察多個市場或多個金融資產(chǎn)之間的高階矩風(fēng)險度量問題,有效地捕獲收益率時間序列高階矩動態(tài)特征,在考慮當(dāng)前預(yù)期和波動性條件下,推導(dǎo)了高階中心矩和協(xié)矩之間的關(guān)系,提出了能夠有效解決維數(shù)災(zāi)禍問題的多維條件高階矩模型.在多維S_U分布基礎(chǔ)上,采用動態(tài)條件相關(guān)性(DCC)和自回歸條件密度技術(shù),通過智能優(yōu)化算法對條件高階矩模型的時變參數(shù)進行估計.實證研究結(jié)果表明,多維條件高階矩模型較好的擬合了收益率時間序列高階矩動態(tài)特征,與之前的高階矩模型相比,能夠有效解決高階矩模型的維數(shù)災(zāi)禍問題,表明該模型能夠捕捉到我國多個市場之間高階矩風(fēng)險特征,提高多維條件高階矩模型測度能力.
[Abstract]:In order to investigate the higher-order moment risk measurement problem between multiple markets or financial assets, the dynamic characteristics of higher-order moments in the time series of yield are captured effectively, and the current expectation and volatility are considered. The relationship between higher order central moments and comoments is derived, and a multi-dimensional conditional higher-order moment model is proposed, which can effectively solve the problem of dimensionality disaster. On the basis of multi-dimensional Su distribution, dynamic conditional correlation (DCCs) and autoregressive conditional density technique are used to estimate the time-varying parameters of conditional higher-order moment model by intelligent optimization algorithm. The empirical results show that the high-order moment model with multi-dimensional conditions fits the dynamic characteristics of higher-order moments in the yield time series. Compared with the previous high-order moment model, it can effectively solve the problem of dimensionality disaster of high-order moment model. It is shown that the model can capture the risk characteristics of higher order moments among multiple markets in China, and improve the measurement ability of multi-dimensional conditional higher-order moment models.
【作者單位】： 天津大學(xué)管理學(xué)院金融工程研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(70771076)
【分類號】：F224;F830.9

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2005738