广义误差分布下CVaR模型的股市风险研究

发布时间：2018-06-25 07:58

  本文选题：广义误差分布 + CVaR模型　； 参考：《上海理工大学学报》2014年01期

【摘要】：以沪深300指数数据为样本,首先利用广义误差分布与正态分布假定下的GARCH模型对我国股票市场收益率波动特征进行定量分析,然后运用CVaR模型对股票市场的风险进行实证研究,并与基于VaR模型的风险测度值进行比较.研究结果表明,广义误差分布假定下的GARCH模型能够更好地反映出我国股票指数收益率尖峰厚尾的特性,而使用CVaR模型则有利于提高金融市场风险测度的准确性.
[Abstract]:Taking the index data of Shanghai and Shenzhen 300 as samples, the GARCH model under the assumption of generalized error distribution and normal distribution is used to quantitatively analyze the volatility characteristics of Chinese stock market returns, and then the Cvar model is used to study the risk of stock market. And the risk measurement value based on VaR model is compared. The results show that the GARCH model under the assumption of generalized error distribution can better reflect the characteristics of the sharp and thick tail of the stock index yield in China, and the Cvar model can improve the accuracy of the risk measurement in the financial market.
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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