基于贝叶斯MCMC方法的VaR估计

发布时间：2019-05-28 06:56

【摘要】：文章运用极值理论对VaR估计通常是用极大似然估计法,研究了利用BayesMCMC方法来估计极值理论中POT模型的参数,从而求得VaR。文章首先阐述对样本值建立POT模型,给出常用的阈值选取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽样对参数进行估计;最后利用上证综合指数对其进行了实证分析,验证了Bayes方法的有效性。
[Abstract]:In this paper, the extreme value theory is used to estimate VaR, and the maximum likelihood estimation method is usually used to estimate the parameters of POT model in extreme value theory by using BayesMCMC method, so as to obtain VaR.. In this paper, the POT model is established for the sample value, and the commonly used threshold selection methods are given, and then the Gibbs sampling in the MCMC method is used to estimate the parameters. Finally, the Shanghai Composite Index is used to verify the effectiveness of the Bayes method.
【作者单位】： 中国地质大学数理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60672049)
【分类号】：F830;F224

【共引文献】

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本文编号：2486835