基于非参数与L-Moment估计的股市动态极值ES风险测度研究

发布时间：2018-08-22 11:57

【摘要】：通过运用带宽非参数方法、AR-GARCH模型对时间序列的条件均值、条件波动性进行建模估计出标准残差序列,再运用L-Moment与MLE(maximum Likelihood estimation)估计标准残差的尾部的GPD参数,进而运用实验方法测度出风险VaR(value at Risk)及ES(ExpectedShortfall),最后运用Back-Testing方法检验测度准确性。结果表明,基于带宽的非参数估计模型比GARCH簇模型在测度ES上具有更高的可靠性;基于非参数模型与L-Moment的风险测度模型能够有效测度沪深股市的动态VaR与ES。
[Abstract]:By using the bandwidth nonparametric method, the conditional mean and conditional volatility of time series are modeled and estimated by using the AR-GARCH model, and then the GPD parameters of the tail of the standard residuals are estimated by L-Moment and MLE (maximum Likelihood estimation). Then the risk VaR (value at Risk) and ES (ExpectedShortfall), are measured by the experimental method. Finally, the accuracy of the measure is tested by the Back-Testing method. The results show that the non-parametric estimation model based on bandwidth is more reliable than the GARCH cluster model in measuring es, and the risk measurement model based on non-parametric model and L-Moment can effectively measure the dynamic VaR and ESS of Shanghai and Shenzhen stock markets.
【作者单位】： 成都理工大学商学院;西华师范大学计算机学院;西南交通大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(7050102570771097) 教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-08-0826);教育部社科研究基金青年项目(10YJCZH0086) 成都理工大学高层次人才科研启动基金(HJ0038)
【分类号】：F830.91

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2197030