利用Bootstrap与核密度估计的方法计算VaR

发布时间：2018-11-11 19:13

【摘要】：根据历史数据估计收益率的分布来计算VaR是一种常用的方法。然而,过多的历史数据所构成的时间序列可能不独立同分布。文章选择离预测时间较近且相对较少的历史数据,使其通过BDS检验,再对其进行Bootsrap抽样,得到足够的样本,选择适当的核密度分布函数,从而算出VaR。经比较发现,这种方法算出的VaR比传统方法更准确。
[Abstract]:It is a common method to estimate the distribution of return rate based on historical data to calculate VaR. However, the time series made up of too much historical data may not be distributed independently. In this paper, we select the historical data which is close to the prediction time and relatively few, make it pass the BDS test, then carry on the Bootsrap sampling to it, get enough sample, select the appropriate kernel density distribution function, thus calculate the VaR.. By comparison, it is found that the VaR calculated by this method is more accurate than the traditional method.
【作者单位】： 温州大学数学与信息科学学院;
【基金】：国家统计局资助项目(2008LY081)
【分类号】：F224;F830.9

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