基于多分形理论的动态VaR预测模型研究

发布时间：2019-03-04 18:04

【摘要】：经济物理学(econophysics)的大量研究表明,金融市场的波动具有复杂的多分形(multifractal)特征,因此准确地测度和预测市场波动,对金融风险管理工作的意义重大。在已有多分形波动率(multifractal volatility)测度及其模型应用基础上,以上证综指10年的高频数据为对象,提出了基于多分形波动率的样本外动态风险价值(out-of-sample dynamic VaR)预测法。通过两种规范的后验分析(backtesting)结果表明,与8种主流的线性和非线性GARCH族模型相比,在高风险水平上,基于多分形波动率测度的VaR模型明显具有更高的样本外动态风险预测精度。
[Abstract]:A large number of studies on (econophysics) in economic physics show that the volatility of financial market has complex multi-fractal (multifractal) characteristics. Therefore, it is of great significance for financial risk management to accurately measure and predict market volatility. Based on the (multifractal volatility) measure of polyfractal volatility and its model application, this paper presents an out-of-sample dynamic value-at-risk (out-of-sample dynamic VaR) prediction method based on the 10-year high-frequency data of Shanghai Composite Index. Through the posterior analysis of two specifications, the results of (backtesting) show that, compared with eight mainstream linear and nonlinear GARCH family models, at a high risk level, The VaR model based on multifractal volatility measure obviously has higher accuracy of out-of-sample dynamic risk prediction.
【作者单位】：西南交通大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70771097,71071131,71090402) 教育部创新团队发展计划(PCSIRT0860) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU11ZT30,SWJTU11CX137)
【分类号】：F224;F830

【参考文献】

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【共引文献】

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