重尾新息下基于非对称Log-GARCH模型的VaR估计

发布时间：2021-08-07 22:49

　　VaR方法是一种衡量金融市场风险的新方法,是为了应对20世纪90年代初的金融灾难而发展起来的。现在VaR方法已扩展并应用于衍生工具,VaR技术是目前市场上最流行且最为有效的风险管理技术。2007年由美国次级债危机所引发的全球金融危机又对风险价值的研究提出挑战。各金融机构采用不同的VaR模型,得到不同的风险价值估计值,由于承受风险的程度不同加之市场透明度缺乏,以至于出现了很多不安全隐患。目前被国际认可的VaR计算方法有多种,但没有绝对证据表明哪一种是最优的,而只是从某些方面或某种角度去说明方法的优良性。因此,如何建立尽可能准确描述风险价值的模型仍是一个重要课题。在长期的实证研究中,人们发现大部分金融时间序列都表现出尖峰厚尾特征和簇族（异方差）效应,且人们对好消息和坏消息的反应具有明显的非对称性。在风险管理研究中,人们更为关注极端事件的发生,本文提出的非对称Log-GARCH模型,不仅可以很好地刻画金融时间序列的尖峰厚尾性和异方差性,还有明显的杠杆效应。但是,Mikosch Starica发现残差服从正态分布的GARCH类模型的尾部比实际数据中的薄,因此用极值理论的方法研究重尾误差下非对称... 

【文章来源】：山西大学山西省

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

上证综指正态分布Q一Q图(左)，上证综指极值分布Q一Q图(右)

深深圳成指指 0.0007770.0199990.0632226.9355552191.261110.000000从表5.1给出的两股指日收益率的峰度、偏度和J一B值可知，两种指数日收益率都偏离正态分布，都有尖峰厚尾特征，且从Q一Q图(图5.1和图5.2)来看，两股指日收益率更符合极值分布. TheoretiCalOUanti】e一OU8n幻!GTheO阳 tiCalOUantile一Ousntile ///// ///娜 娜，

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于分位数回归模型的沪深股市风险测量研究[J]. 王新宇,赵绍娟.  中国矿业大学学报. 2008(03)
[2]基于Bayes估计的金融风险值——VaR计算[J]. 钟波,汪青松.  数理统计与管理. 2007(05)
[3]三种Copula-VaR计算方法与传统VaR方法的比较[J]. 柏满迎,孙禄杰.  数量经济技术经济研究. 2007(02)
[4]极值风险E-VaR及深圳成指实证研究[J]. 黄大山,刘明军,卢祖帝.  管理评论. 2005(06)
[5]应用极值理论计算VaR的一种方法[J]. 肖敬红,缪柏其,吴振翔.  运筹与管理. 2005(01)
[6]应用极值理论计算在险价值（VaR）——对恒生指数的实证分析[J]. 周开国,缪柏其.  预测. 2002(03)
[7]极值理论应用研究进展评析[J]. 朱国庆,张维,张小薇,敖路.  系统工程学报. 2001(01)
[8]极值理论（EVT）在汇率受险价值（VaR）计算中的应用[J]. 詹原瑞,田宏伟.  系统工程学报. 2000(01)
[9]市场风险的量度:VaR的计算与应用[J]. 詹原瑞.  系统工程理论与实践. 1999(12)
[10]VaR模型及其在金融监管中的应用[J]. 刘宇飞.  经济科学. 1999(01)



本文编号：3328687