基于CARR-EVT整体方法的动态日VaR和CVaR模型研究

发布时间：2018-03-12 19:27

  本文选题：日VaR　切入点：CVaR　出处：《数量经济技术经济研究》2012年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文同时使用日VaR和CVaR模型可实现对市场风险的双重监控,其估计一直是风险管理的重点。科技的发展使获得高频数据成为可能,由于其包含丰富波动信息,学者们开始利用它来研究日VaR和CVaR的估计问题。本文通过整合基于高频数据的CARR模型和非参数的极值理论EVT,实现对日VaR和CVaR的动态估计。上证和深圳综指的实证结果表明,与基于日度数据GARCH类模型和未与极值理论整合的CARR模型的VaR和CVaR相比,本文方法极大提高了估计的准确性,同时所得估计具有不受新息分布影响的稳健性。
[Abstract]:In this paper, the dual monitoring of market risk can be realized by using both daily VaR and CVaR models, and its estimation has always been the focus of risk management. With the development of science and technology, it is possible to obtain high frequency data because of its rich fluctuation information. Scholars begin to use it to study the estimation of daily VaR and CVaR. In this paper, the dynamic estimation of Japanese VaR and CVaR is realized by integrating the CARR model based on high frequency data and the non-parametric extreme value theory. The empirical results of Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Composite Index show that, Compared with the VaR and CVaR models based on daily data GARCH class model and CARR model which is not integrated with extreme value theory, the proposed method greatly improves the accuracy of the estimation, and the proposed method is robust without the influence of innovation distribution.
【作者单位】： 中国海洋大学经济学院金融系;青岛大学经济学院金融系;
【基金】：教育部人文社会科学研究青年基金(10YJC790396、12YJC630161) 山东省自然科学基金青年项目(ZR2010GQ008) 中国海洋大学青年教师科研专项基金项目(82421119)的资助
【分类号】：F224;F832.51

【二级参考文献】

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本文编号：1602973