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证券组合SGHD-EGARCH模型和VaR估计分析

发布时间:2018-02-04 06:43

  本文关键词: 在险价值(VaR) EGARCH 对称的广义双曲线分布(SGHD) 正态分布 上证指数 深证指数 模型 证券组合 参数估计 对数收益率 出处:《统计与决策》2010年09期  论文类型:期刊论文


【摘要】:文章在基于对称的广义双曲线分布计算VaR时与EGARCH模型结合在一起。在考虑收益的波动性的同时,对VaR残差的正态分布、t、GED、SGHD分布假设进行了比较研究,实证结果显示与正态分布、t、GED分布的结果进行了对比。SGHD能较好地拟合波动,准确估计和把握风险。
[Abstract]:In this paper, VaR is calculated based on symmetric generalized hyperbolic distribution, which is combined with the EGARCH model. The normal distribution of VaR residuals is considered at the same time as the volatility of returns. The empirical results show that compared with the results of normal distribution, SGHD can fit the fluctuation and accurately estimate and grasp the risk.
【作者单位】: 重庆大学经济与工商管理学院;
【分类号】:F224.9;F830.91
【正文快照】: 1VaR的基本理论在值风险VaR由于其测量的综合性,目前已成为证券市场风险测量的主流方法。它的定义可表述为“在一定置信度下将来一定持有期内的最大损失”。也即是在将来的某个时期,有1-α的可能性下,最大的损失值。[1]用数学表示如下,设ω0为某证券的期初价值,ω为该证券组

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:1489615

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