基于EVT-POT-SV-MT模型的极值风险度量

发布时间：2018-05-16 07:34

  本文选题：SV-MT + 风险补偿　； 参考：《管理工程学报》2012年01期

【摘要】：针对金融资产收益的异常变化,采用SV-MT模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过SV-MT模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的金融风险度量模型——基于EVT-POT-SV-MT的动态VaR模型。通过该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险。
[Abstract]:Aiming at the abnormal change of financial asset income, the SV-MT model is used to compensate the expected income of risk asset and capture the characteristics of thick tail of return sequence and heteroscedasticity of volatility, so that the return sequence is transformed into standard residual sequence. By combining SV-MT model with extreme value theory to fit the tail distribution of standard residual, a new financial risk measurement model, dynamic VaR model based on EVT-POT-SV-MT, is established. Through the empirical analysis of the Shanghai Composite Index, the results show that the model can reasonably and effectively measure the risk of the Shanghai Composite Index income.
【作者单位】： 重庆大学经济与工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70473107)
【分类号】：F224;F830

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1896003