基于极值理论的高频条件VaR动态区间估计模型

发布时间：2018-03-17 21:37

  本文选题：置信区间　切入点：条件极值VaR　出处：《系统工程理论与实践》2010年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了更加精确地度量在险值的估计精度,基于广义极值理论推导了条件极值VaR的动态区间估计模型,得到了条件极值VaR置信区间解析解的一般形式,对在险值的估计精度进行了实时度量.利用高频数据重点考察了不同置信水平和不同样本容量分块下的条件极值VaR区间估计结果的精度和模型的有效性.结果表明:条件极值VaR的动态区间估计模型与参数法、非参数法以及蒙特卡罗法区间估计模型相比,不仅能够更为有效地捕获极端条件下收益率时间序列的动态特征,而且具有更好的估计精度,精确和有效地描述VaR的估计风险.
[Abstract]:In order to more accurately measure the estimation accuracy of the value at risk, the dynamic interval estimation model of conditional extremum VaR is derived based on the generalized extreme value theory, and the general form of the analytic solution of conditional extreme value VaR confidence interval is obtained. The estimation accuracy of risk value is measured in real time. Using high frequency data, the accuracy of conditional extreme value VaR interval estimation results and the validity of the model under different confidence levels and different sample sizes are investigated. The dynamic interval estimation model and parameter method of conditional extremum VaR, Compared with the interval estimation model of the nonparametric method and the Monte Carlo method, it can not only capture the dynamic characteristics of the time series of the rate of return under extreme conditions more effectively, but also have better estimation accuracy and accurately and effectively describe the estimated risk of VaR.
【作者单位】： 天津大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(70771076) 国家杰出青年基金(70225002)
【分类号】：F224.0;F830.9

【共引文献】

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本文编号：1626601