基于SGT分布的贝叶斯统计推断的在险价值研究

发布时间：2018-02-20 15:16

  本文关键词： 在险价值 金融风险 SGT分布 贝叶斯统计推断 MCMC算法 非正态分布 最大似然估计 上证指数 贝叶斯估计 参数估计　出处：《系统工程理论与实践》2010年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在考虑金融数据的非正态分布的条件下,使用更接近市场实际的SGT(Skewed Generalizedt Distribution)分布取代正态分布,建立了基于SGT分布的VaR(Value-at-risk)计算模型,然后对于SGT分布的参数估计采用贝叶斯统计推断,提高了SGT分布的参数估计精度和VaR的度量准确性。并用上证指数对这个新方法做了实证检验,发现对于样本内的VaR的性能测试贝叶斯统计推断的结果和用SGT的最大似然估计结果相似,但都优于正态分布的结果,样本外的性能测试中贝叶斯统计推断的结果优于用SGT的最大似然估计和正态分布的结果.
[Abstract]:Under the condition of considering the non-normal distribution of financial data, the SGT(Skewed Generalizedt distribution, which is closer to the actual market, is used to replace the normal distribution, and a VaRN Value-at-risk model based on the SGT distribution is established. Then the Bayesian statistical inference is used to estimate the parameters of the SGT distribution. The parameter estimation accuracy of SGT distribution and the measurement accuracy of VaR are improved. It is found that the results of Bayesian statistical inference for VaR in samples are similar to those of maximum likelihood estimation with SGT, but both are superior to those of normal distribution. The result of Bayesian statistical inference is better than that of SGT's maximum likelihood estimation and normal distribution.
【作者单位】： 电子科技大学经济与管理学院;电子科技大学预测研究中心;西南财经大学中国金融研究中心国际金融预测研究所;电子科技大学应用数学学院;
【分类号】：F224;F830

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