AEPD、AST和ALD分布下金融资产收益率典型事实描述与VaR度量

发布时间：2017-09-06 20:53

  本文关键词：AEPD、AST和ALD分布下金融资产收益率典型事实描述与VaR度量

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【摘要】：金融资产收益率分布具有"尖峰"、"肥尾"、"有偏"、"非对称"等典型事实,传统的正态分布、t分布、SKST分布无法完全描述这些特征,影响了以收益率分布设定为基础之一的参数法VaR模型度量的效果。近年来,理论界提出了AEPD、AST、ALD等分布来改善对金融资产收益率分布的描述。本文以沪深300指数为例,比较和分析了这些分布对金融资产收益率典型事实特征的描述及其在VaR度量效果上的差异。研究表明并非捕捉金融资产收益率分布典型事实越多的模型测度风险的效果越好:AEPD、AST、ALD分布能较好地描述金融资产收益率的典型特征,但是在风险度量效果上却只能证明AEPD、AST分布绝对优于正态分布,而与SKST分布相比无明显差异;ALD分布在度量空头VaR时效果甚至比正态分布更差,但在计算低分位水平下的多头VaR值时却明显优于其他分布。
【作者单位】： 西南财经大学证券与期货学院;招商银行深圳分行;
【关键词】： VaR AEPD分布 AST分布 SKST分布 ALD分布
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金项目(JBK150952)
【分类号】：F832.51
【正文快照】： 1引言VaR(Value at Risk)也称在险价值,在统计意义上是一个数值,指面临市场波动时“处于风险状态的价值”,即指在给定的置信水平和一定的持有期限内,预期的最大损失量。VaR方法自1993年提出以来已成为了度量金融风险的一种主要方法。计算VaR一般有三种方法:非参数法、半参数法

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本文编号：805389