期货市场日内VaR测度模型与应用

发布时间：2017-09-04 18:34

  本文关键词：期货市场日内VaR测度模型与应用

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【摘要】：本文构建了两类日内VaR测度模型,一类是以超高频数据为基础,结合久期模型、波动模型和Monte Carlo模拟方法的综合日内VaR(IVaR)测度模型,另一类是以等时间间隔高频数据为基础并结合传统计量方法(历史模拟法与GARCH法)的日内VaR测度模型。然后运用上海燃料油期货市场数据进行了实证研究,结果表明:相对于传统计量方法,IVaR模型由于包含了更充分的市场信息,因而无论是多头头寸还是空头头寸时都具有更好的预测能力;IVaR方法估计的VaR值最小,说明IVaR模型比较适用于风险承受能力较强的投资者;IVaR模型对于空头头寸的管理更加严格;另外,IVaR模型的预测结果表明市场在日内具有开盘大,随后迅速衰减并趋于稳定的特征。
【作者单位】： 中国矿业大学管理学院;
【关键词】： 日内VaR ACD模型 超高频数据 日内效应 模特卡罗模拟
【基金】：江苏高校国际能源政策研究中心研究项目(2013KYPT02)
【分类号】：F224;F830.9
【正文快照】： o引言金融市场日内数据包括两类:固定时间频率的高频数据和不定频率的超高频数据,相应的根据数据类型的不同计算日内VaR(Intraday VaR,简称IVaR)的方法也可分为两类。超高频 数据相对于高频数据而言,因为其包含了市场每笔交易的信息,所以能更全面地反映市场变化,相应的日内Va

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本文编号：793181