基于GARCH族模型的VaR和CVaR在沪深指数中的比较研究

发布时间：2017-10-28 08:22

  本文关键词：基于GARCH族模型的VaR和CVaR在沪深指数中的比较研究

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【摘要】：文章对上证综合指数和深圳成分指数在GAR CH族模型和不同置信度的基础上计算Va R和CVa R值,通过GAR CH族模型下的对比研究,发现CVa R要比Va R估计值高,并且随着置信水平的增大,Va R和CVa R都增大,说明CVa R的效果更好,能够覆盖更多的风险,且CVa R有效降低了实际失败的次数,对于估计股票风险更加的合理。同时还发现,在选择的模型中,EGARCH模型要比GARCH模型效果好。
【作者单位】： 山东科技大学;陕西省长武县亭南煤业有限责任公司;
【关键词】： CVaR VaR GARCH族 沪深指数 LR检验
【基金】：山东软科学研究计划(编号:2014R KB01711) 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(编号:BS2012SF023) 山东科技大学研究生创新基金(编号:YC150107)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 一、引言进行证券投资是为了尽可能多得获取收益。但在现实的投资过程中,收益是有风险的,一般而言,收益越大,风险就越大。这是人们比较关注的问题之一。随着金融市场的发展,我国股市的市场波动和风险情况也就变得尤为重要。风险度量(Va R)是20世纪90年代由J.P.Morgan和G30集团

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本文编号：1107423