高频视角下考虑收益非对称性结构的VaR和ES风险测度

发布时间：2017-08-02 07:11

  本文关键词：高频视角下考虑收益非对称性结构的VaR和ES风险测度

  更多相关文章： 非对称性结构 偏t分布 下侧已实现半方差 VaR ES

【摘要】：考虑中国股市指数收益率分布和波动的非对称性结构,采用偏t分布拟合收益率的有偏分布形态,利用RS-捕捉波动率的杠杆效应,并构建ARFIMA-GARCH和SKST-RS-模型分别预测RS-和刻画收益率波动的动态结构,进而改进VaR和ES并测度卖空限制市场的下侧风险。通过Kupiec LR和动态分位数检验,实证分析了ES和VaR的风险管理效果。结果表明:基于日内高频收益的SKST-RS-模型的VaR预测能力强于SKST-RV模型和基于日间收益率的GARCH类模型;在VaR估计市场极端风险失效时,ES能够有效地对尾部极端风险进行管理。
【作者单位】： 天津大学管理与经济学部;
【关键词】： 非对称性结构 偏t分布 下侧已实现半方差 VaR ES
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271146;70771076) 长江学者与创新团队发展计划项目(IRT1028)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 金融市场风险是指由于经济活动的不确定性而导致资金在筹措和运用中遭受损失的可能性。VaR(Value atRisk)和ES[1](Expected shortfall)是两种度量金融市场风险的主要方法,它们的原理是在给定的置信水平下,分别算出金融资产在未来持有期内的最大可能损失和期望平均损失,计算的

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 徐正国,张世英;调整"已实现"波动率与GARCH及SV模型对波动的预测能力的比较研究[J];系统工程;2004年08期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 卢旺;;基于FIAPARCH-skt的纽约黄金期货波动分析[J];经营管理者;2011年17期

2 ;[J];;年期

3 ;[J];;年期

4 ;[J];;年期

5 ;[J];;年期

6 ;[J];;年期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 苏涛;金融市场风险VaR度量方法的改进研究[D];天津大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李琦;基于偏t分布的混合自回归模型[D];吉林大学;2010年

，

本文编号：608102