基于Asymmetric Laplace分布的动态风险度量

发布时间：2017-12-28 22:06

  本文关键词：基于Asymmetric Laplace分布的动态风险度量　出处：《统计与决策》2013年23期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：金融资产收益率序列常具有自相关、异方差性及杠杆效应等现象,同时收益率分布具有明显尖峰肥尾和不对称等特征。从相关性、波动性及残差分布特征三方面考虑,文章建立ARMA-GJR-AL模型来刻画这些市场风险特征,给出了基于AL分布的动态风险VaR和CVaR的度量及准确性检验。以上海股市和纽约股市为研究对象,给出了风险度量及准确性检验,说明了模型的有效性。结果表明,基于AL分布的动态风险度量模型更具合理性和适用性,能有效地度量风险。
[Abstract]:The return sequence of financial assets often has such phenomena as autocorrelation, heteroscedasticity and leverage effect. Meanwhile, the distribution of returns has obvious peaks, fat tail and asymmetry. Considering the three aspects of correlation, volatility and residuals, we build ARMA-GJR-AL models to characterize these market risks. We give the measurement and accuracy test of dynamic risk VaR and CVaR based on AL distribution. Taking the Shanghai stock market and the New York stock market as the research object, the risk measurement and the accuracy test are given, and the validity of the model is illustrated. The results show that the dynamic risk measurement model based on AL distribution is more reasonable and applicable, and it can measure the risk effectively.
【作者单位】： 湖北大学商学院;华中科技大学管理学院;
【分类号】：F830.9;F224
【正文快照】： 0引言随着金融市场和金融交易的规模性、动态性和复杂性的日趋增强,风险管理成了金融机构、工商企业或金融监管等部门的核心内容。作为金融市场风险度量的主流模型,VaR(value at risk,Jorion(2001))风险计量技术,已成为金融风险管理的国际标准,而CVaR(conditional value at ri

【共引文献】

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本文编号：1347590