基于EMD的VaR估计方法及实证研究

发布时间：2017-10-10 09:11

  本文关键词：基于EMD的VaR估计方法及实证研究

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【摘要】：文章提出了一种基于经验模式分解(EMD)的市场风险价值(VaR)估计方法。通过EMD将市场价格序列分解成不同波动特征的本征模态函数(IMF),以Hurst指数为判据将其重新组合为具有长期记忆性的主体部分和高斯噪声部分。利用神经网络预测主体部分的未来走势并对噪声部分进行方差分析,以此估计出市场的风险价值(VaR)。
【作者单位】： 华南理工大学经济与贸易学院;
【关键词】： VaR EMD IMF 径向基函数神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(10826053;60825306) 教育部人文科学研究项目(13YJC790068) 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013ZZ0090)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)[1]是由NASA的Norden.E.Huang等于1998年提出的一种具有高时频分辨能力的信号分析方法。与小波分析相比,它具有更高的分解效率和更好的时频特性,特别适用于各种非平稳非线性时间序列的处理和分析。近年来,关于EMD的理论和

【共引文献】

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本文编号：1005517