深成指GPD分布尾部拟合与VaR、ES风险度量

发布时间：2018-04-14 00:28

  本文选题：POT + VaR　； 参考：《统计与决策》2012年18期

【摘要】：文章首先使用GARCH模型对深成指对数收益率时间序列的自相关和异方差特性进行弱化,之后运用POT方法对GARCH模型所得的残差序列进行拟合,使用极大似然方法估计了GPD分布各参数,进一步计算出收益率序列的VaR和ES值,通过后验测试比较各种估计方法优劣。
[Abstract]:In this paper, the autocorrelation and heteroscedasticity characteristics of logarithmic return time series of deep index are weakened by GARCH model, and then the residual series of GARCH model are fitted by POT method.The parameters of GPD distribution are estimated by using the maximum likelihood method, and the VaR and es values of the return series are further calculated, and the advantages and disadvantages of these estimation methods are compared by a posteriori test.
【作者单位】： 南京审计学院金融学院;南京师范大学地理科学学院;
【基金】：2010年度教育部人文社科一般项目(10YJA790006) 江苏省高校哲学社会科学重点研究基地重大项目(2010JDXM021)
【分类号】：F832.51;F224

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【共引文献】

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本文编号：1746918