基于结构转换非参数GARCH模型的VaR估计

发布时间：2017-09-15 01:03

  本文关键词：基于结构转换非参数GARCH模型的VaR估计

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【摘要】：考虑股市波动结构转换的特性和参数模型会产生误设的情况,提出具有马尔可夫结构转换的非参数GARCH模型,并利用非参数估计技术估计波动率.将沪深股市的波动变化分为下跌、盘整和上涨3个状态,分别采用基于马尔可夫结构转换参数与非参数GARCH(MRSGARCH)模型对我国沪深股市的波动率进行估计和预测,运用MSE1、MSE2和QLIKE对估计和预测出的波动率进行评价.结果表明误差分布服从正态分布的参数和非参数MRS-GARCH模型的估计和预测更准确.在此基础上对沪深股市收益率的动态VaR值进行估计,然后运用Kupiec检验法对这两类模型在预测实际损失的表现进行评价.估计和检验结果表明,基于参数和非参数的MRS-GARCH模型都能较好地估计中国沪深股市VaR,且基于非参数MRSGARCH模型的VaR估计效果更好.
【作者单位】： 北京航空航天大学经济管理学院;
【关键词】： 马尔可夫结构转换 MRS-GARCH模型 非参数MRS-GARCH模型 VaR
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70871003;71271011)
【分类号】：F830.91;F224.0
【正文快照】： 0引言20世纪70年代末以来,中国的证券市场从小到大,发展速度突飞猛进,发展规模日新月异.然而,我国的金融市场作为发展中国家的新兴金融市场,有着市场自由化程度较低,市场结构不健全,市场投机性较强等问题.此外,随着金融市场全球化的进程,各种政策、信息冲击在给全球金融市场带

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本文编号：853368