基于CARR-CVaR模型的我国股市动态风险度量

发布时间：2018-08-10 18:52

【摘要】：VaR和CVaR是目前风险度量的主流方法,基于高频数据对我国股市近期VaR和CVaR的同时动态估计能够实现对风险的实时双重监控。高频数据蕴含了更加丰富的波动信息,本文以沪深300指数5分钟数据为研究对象,运用CARR模型对收益序列的波动性进行拟合,进而在多种新息分布假定下测算了收益序列的VaR和CVaR。
[Abstract]:VaR and CVaR are the main methods of risk measurement at present. The dynamic estimation of VaR and CVaR based on high frequency data can realize the dual monitoring of risk in real time. The high frequency data contain more abundant fluctuation information. This paper takes the data of Shanghai and Shenzhen 300 index as the research object, and uses CARR model to fit the volatility of return series. Furthermore, the VaR and Cvar of the return series are calculated on the assumption of a variety of innovation distributions.
【作者单位】： 中南财经政法大学统计与数学学院;
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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7 见习记者　 任，

本文编号：2175883