预测VaR:高阶矩可行域未必越广越好

发布时间：2018-08-14 17:10

【摘要】：高阶矩可行域反映了分布函数对样本高阶矩特征(非对称和尖峰、厚尾等)的适应能力,是影响VaR预测绩效的重要因素之一。本文以中、美、英、日四个股市的收益为样本,实证比较了五种高阶矩可行域各不相同的分布函数的VaR预测绩效。结果发现,可行域过于宽广(狭窄)的分布易于高(低)估样本的偏度和峰度,并高(低)估VaR,而可行域适中的广义偏斜-t和偏斜-t分布的预测绩效相对较好。此结果可为后续研究改进VaR的预测绩效提供有益借鉴。
[Abstract]:The feasible region of higher-order moments reflects the adaptability of the distribution function to the higher-order moment characteristics (asymmetric and peak, thick tail, etc.) of the sample, and is one of the important factors that affect the performance of VaR prediction. In this paper, we compare the VaR forecasting performance of five kinds of distribution functions with different higher order moments by using the Chinese, American, British and Japanese stock market returns as samples. The results show that it is easy to estimate the skewness and kurtosis of samples with too wide (narrow) feasible region and to estimate VaR with high (low) values, while the prediction performance of generalized skew -t and skew -t distribution with moderate feasible region is relatively good. The results can provide useful reference for further research to improve the forecast performance of VaR.
【作者单位】： 电子科技大学经济与管理学院;台湾政治大学国际贸易系;
【分类号】：F830.91;O211.3

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