投資組合動態(tài)VaR預測模型和預測精度評價
本文關鍵詞:投資組合動態(tài)VaR預測模型和預測精度評價 出處:《北京交通大學學報(社會科學版)》2014年03期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:采用4種Backtesting檢驗方法,檢驗22個常態(tài)和時變投資組合動態(tài)VaR預測模型的風險預測精度,發(fā)現(xiàn)GJR_GPD_TV_Copula具有最高的投資組合風險預測精度,GJR_GPD_Copula的擬合、密度預測和組合風險預測精度都要高于GJR_SKST_Copula,且Copula模型的組合風險預測精度分別與擬合精度和密度預測精度存在較弱的正相關關系.
[Abstract]:Using four Backtesting test methods, the risk prediction accuracy of 22 normal and time-varying portfolio dynamic VaR forecasting models is tested. It is found that GJR_GPD_TV_Copula has the highest prediction accuracy of portfolio risk. The accuracy of density prediction and combination risk prediction is higher than that of GJR_SKST_Copula. Moreover, the combined risk prediction accuracy of Copula model has weak positive correlation with fitting accuracy and density prediction precision respectively.
【作者單位】: 上海交通大學安泰經濟與管理學院;
【基金】:國家自然科學基金重大項目“金融市場不同機制創(chuàng)新及產品創(chuàng)新的價值和風險關系研究”(71320107002);國家自然科學基金項目“考慮生產結構的企業(yè)風險規(guī)避及其市場均衡研究”(71201100)
【分類號】:F224;F830.59
【正文快照】: 引言對投資組合風險預測的研究既有很強的理論意義又有普遍的現(xiàn)實意義。迄今組合風險研究方面的文獻大多是基于某個模型來度量投資組合的風險,如吳振翔等(2006)[1]應用正態(tài)Copula和t_Copula結合Garch模型計算了組合的VaR,周孝華等(2012)[2]使用Copula_SV_GPD模型來度量投資組
【參考文獻】
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,本文編號:1426631
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