基于Copula-EVT模型的我国股票市场流动性调整的VaR和ES研究

发布时间：2018-03-24 13:35

  本文选题：Copula-EVT　切入点：流动性　出处：《数理统计与管理》2010年01期

【摘要】：结合相依结构函数Copula和极值理论EVT,构建了我国股票市场经流动性调整的La-Copula-EVT风险价值模型,并用沪深收益序列的分笔高频数据进行了实证分析,发现我国沪深股市收益序列的上尾和下尾都存在较高相关性,后验测试结果表明构建的模型能够对实际损失进行很好的拟合;然后在该模型的基础上进一步分析了我国沪深股市的风险价值和预期不足在不同置信区间的敏感度差异,确定了适合La-Copula-EVT模型的最优置信度区间。
[Abstract]:Based on the dependent structure function (Copula) and extreme value theory (EVT), this paper constructs a liquidity adjusted La-Copula-EVT risk value model in China's stock market, and makes an empirical analysis with the high-frequency data of Shanghai and Shenzhen earnings series. It is found that there is a high correlation between the upper tail and the lower tail of the stock market returns in Shanghai and Shenzhen stock markets. The results of a posteriori test show that the model can fit the actual losses well. On the basis of the model, the paper further analyzes the sensitivity differences of the value of risk and the deficiency of expectation in the different confidence intervals of the Shanghai and Shenzhen stock markets in China, and determines the optimal confidence interval suitable for the La-Copula-EVT model.
【作者单位】： 广东商学院金融学院;复旦大学金融研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(70973028) 中国博士后基金项目(20070410665) 教育部人文社科项目(07JC790022) 广东省自然科学基金项目(7301175)的资助
【分类号】：F832.51;F224

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【共引文献】

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本文编号：1658531