基于峰度法的POT模型对沪深股市极端风险的度量

发布时间：2019-01-09 12:54

【摘要】：基于VaR正态性假设导致的尾部风险低估问题,研究极值POT模型,并针对样本平均函数法在某些数据结构下失效的缺陷,利用峰度法定量选取了阈值.沪深股市极端风险实证表明:涨跌停板影响了POT模型的有效性.涨跌停板前,在较高与较低的置信水平下,POT模型均比VaR模型有效;涨跌停板后,POT模型在较高置信水平下优于VaR模型,但在较低置信水平下反而不及VaR模型.研究认为这主要是因为涨跌停板抑制了极值数据的异质性,造成极值密集分布在涨跌停板附近,致使厚尾分界线向内收敛,从而影响了POT模型的有效性.
[Abstract]:Based on the tail risk underestimation problem caused by VaR normality hypothesis, the extreme value POT model is studied, and the threshold value is selected by kurtosis method in view of the defect of sample average function method which fails in some data structures. The empirical results of extreme risk in Shanghai and Shenzhen stock market show that the limit of rise and fall affects the validity of POT model. The POT model is more effective than the VaR model at higher and lower confidence levels, and the POT model is better than the VaR model at the higher confidence level, but the lower confidence level is lower than the VaR model. It is considered that this is mainly due to the suppression of heterogeneity of extreme data by the limit of rise and fall, which results in the dense distribution of extreme value near the limit of rise and fall, which leads to the convergence of the thick tail dividing line, thus affecting the validity of the POT model.
【作者单位】： 重庆大学贸易与行政学院;重庆大学经济与工商管理学院;
【基金】：国家杰出青年基金(70525005)
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2405658