Gram-Charlier展开在动态金融高阶矩建模中的近似误差

发布时间：2018-06-21 02:13

  本文选题：高阶矩 + GARCH　； 参考：《数理统计与管理》2017年05期

【摘要】：Gram-Charlier展开(GCE)在动态条件高阶矩GARCH模型中得到了广泛应用。相比于常见的分布,GCE的高阶矩形式更加直观,能更直接地刻画条件高阶矩的动态特征。此展开函数并不非负,在实际应用时需要平方并归一化,但已有文献大多忽略此处理后高阶矩所发生的变化。本文研究了平方处理方法对展开函数高阶矩的影响,推导了正确的高阶矩形式。实证研究表明,用原始参数作为近似高阶矩会产生显著偏误,在VaR预测时会严重低估风险。
[Abstract]:Gram-Charlier expansion (GCE) has been widely used in the GARCH model with higher moments under dynamic conditions. Compared with the common distribution of GCE, the high-order rectangular form is more intuitive and can describe the dynamic characteristics of conditional high-order moments more directly. This expansion function is not negative and needs square dyadic normalization in practical application, but most of the literatures have ignored the change of higher order moments after this treatment. In this paper, the influence of square processing method on the higher moment of expansion function is studied, and the correct high order rectangular formula is derived. The empirical study shows that using the original parameters as the approximate higher-order moments will produce significant errors and seriously underestimate the risk in VaR prediction.
【作者单位】： 对外经济贸易大学金融学院;摩根大通北京量化研究中心;北京大学国家发展研究院;
【基金】：教育部人文社会科学青年基金项目(12YJC790073,13YJC790146) 国家自然科学基金青年基金项目(71201001,71301027) 对外经济贸易大学中央高校基本科研业务经费(14YQ05)
【分类号】：F830.91

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本文编号：2046727