多维条件方差偏度峰度建模
本文选题：高阶矩 + S_U分布 ； 参考：《系统工程理论与实践》2010年02期
【摘要】：为了考察多个市场或多个金融资产之间的高阶矩风险度量问题,有效地捕获收益率时间序列高阶矩动态特征,在考虑当前预期和波动性条件下,推导了高阶中心矩和协矩之间的关系,提出了能够有效解决维数灾祸问题的多维条件高阶矩模型.在多维S_U分布基础上,采用动态条件相关性(DCC)和自回归条件密度技术,通过智能优化算法对条件高阶矩模型的时变参数进行估计.实证研究结果表明,多维条件高阶矩模型较好的拟合了收益率时间序列高阶矩动态特征,与之前的高阶矩模型相比,能够有效解决高阶矩模型的维数灾祸问题,表明该模型能够捕捉到我国多个市场之间高阶矩风险特征,提高多维条件高阶矩模型测度能力.
[Abstract]:In order to investigate the higher-order moment risk measurement problem between multiple markets or financial assets, the dynamic characteristics of higher-order moments in the time series of yield are captured effectively, and the current expectation and volatility are considered. The relationship between higher order central moments and comoments is derived, and a multi-dimensional conditional higher-order moment model is proposed, which can effectively solve the problem of dimensionality disaster. On the basis of multi-dimensional Su distribution, dynamic conditional correlation (DCCs) and autoregressive conditional density technique are used to estimate the time-varying parameters of conditional higher-order moment model by intelligent optimization algorithm. The empirical results show that the high-order moment model with multi-dimensional conditions fits the dynamic characteristics of higher-order moments in the yield time series. Compared with the previous high-order moment model, it can effectively solve the problem of dimensionality disaster of high-order moment model. It is shown that the model can capture the risk characteristics of higher order moments among multiple markets in China, and improve the measurement ability of multi-dimensional conditional higher-order moment models.
【作者单位】： 天津大学管理学院金融工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(70771076)
【分类号】：F224;F830.9
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：2005738
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