基于周期GARCH过程VaR的分位回归估计

发布时间：2018-05-09 21:00

  本文选题：周期GARCH + 风险价值(VaR)　； 参考：《系统科学与数学》2017年01期

【摘要】：近几年来,风险价值(VaR)已成为金融市场风险度量及风险管理的标准工具.文章用周期广义自回归条件异方差(GARCH)模型拟合金融市场数据,并应用分位回归方法得到此模型参数及条件VaR的估计,在一定条件下估计具有强相合性及渐近正态性,蒙特卡罗模拟结果表明此方法具有稳健性,且对于条件VaR的预测具有很高的准确性,沪深300指数的实证分析结果表明此方法关于VaR的预测具有非常好的效果.
[Abstract]:In recent years, Value-at-risk (VaR) has become a standard tool for risk measurement and risk management in financial markets. In this paper, the periodic generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model is used to fit the financial market data, and the estimations of the model parameters and conditional VaR are obtained by using the quantile regression method. Under certain conditions, the estimators have strong consistency and asymptotic normality. Monte Carlo simulation results show that this method is robust and accurate for conditional VaR prediction. The empirical results of CSI 300 index show that this method has a very good effect on VaR prediction.
【作者单位】： 中国科学技术大学统计与金融系;中国科学院数学与系统科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金(11371354)资助课题
【分类号】：F832.51;O212.1

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本文编号：1867405