基于峰度法的POT模型對(duì)滬深股市極端風(fēng)險(xiǎn)的度量
[Abstract]:Based on the tail risk underestimation problem caused by VaR normality hypothesis, the extreme value POT model is studied, and the threshold value is selected by kurtosis method in view of the defect of sample average function method which fails in some data structures. The empirical results of extreme risk in Shanghai and Shenzhen stock market show that the limit of rise and fall affects the validity of POT model. The POT model is more effective than the VaR model at higher and lower confidence levels, and the POT model is better than the VaR model at the higher confidence level, but the lower confidence level is lower than the VaR model. It is considered that this is mainly due to the suppression of heterogeneity of extreme data by the limit of rise and fall, which results in the dense distribution of extreme value near the limit of rise and fall, which leads to the convergence of the thick tail dividing line, thus affecting the validity of the POT model.
【作者單位】: 重慶大學(xué)貿(mào)易與行政學(xué)院;重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;
【基金】:國(guó)家杰出青年基金(70525005)
【分類號(hào)】:F224;F832.51
【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):2405658
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