基于金融高频数据的VaR研究

发布时间：2019-02-14 13:57

【摘要】：选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确。高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确。但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知。因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析。通过实证研究表明VaR序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据。
[Abstract]:Choosing the financial volatility estimator with good statistical property to construct VaR,, can make the measurement of market risk more accurate. Because high-frequency data contain more market information than low-frequency data, the financial volatility estimation based on high-frequency data is more accurate. However, there are a large number of volatility estimators based on high frequency data. At present, there is only a comparative study on the properties of each estimator. How to select the estimator to make the calculation of VaR more accurate in the study of VaR is unknown. Therefore, this paper selects several representative financial volatility estimators under the high frequency data, calculates the VaR value, and makes a comparative study on the results, and carries on the persistence analysis at the same time. The empirical study shows that the VaR sequence is continuous, and the VaR value calculated by the weighted "realized" double power variation is more accurate, which provides the basis for the accurate calculation and correct modeling of VaR.
【作者单位】： 天津财经大学经济学院;福州大学管理学院;
【基金】：天津财经大学科研发展基金项目(Q0901) 教育部人文社科青年基金项目(07JC790046) 福建省自然科学基金资助项目(2008J0192) 福建省社会科学规划项目(2008B037)
【分类号】：F224;F830

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本文编号：2422266