混合分布的VaR非参数估计:对期货市场的实证分析

发布时间：2017-09-09 07:06

  本文关键词：混合分布的VaR非参数估计:对期货市场的实证分析

  更多相关文章： VaR 混合分布 核密度估计 Bootstrap

【摘要】：基于价格走势的不同将金融市场分为平稳行情,趋势与震荡行情,用混合分布刻画资产收益的母体分布特征,提出一种新的VaR非参数估计方法.利用高频数据对市场状态分类,基于Bootstrap的核密度方法估计子分布,最后计算总体分布的VaR.选取股指期货,铜期货,橡胶期货,豆粕期货等四个期货品种进行实证研究,估计了不同置信水平下的多头和空头VaR.实证结果表明:新方法相较传统的GARCH族模型,多种基于犀尾分布的GARCH模型,混合正态GARCH模型以及方差一协方差法能够更准确地估计空头VaR与尾部风险.
【作者单位】： 电子科技大学经济与管理学院;
【关键词】： VaR 混合分布 核密度估计 Bootstrap
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70901013) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(15YJC790132) 中央高校基本科研业务费资助项目(ZYGX2015J159)
【分类号】：F224;F713.35
【正文快照】： i引言J.P.Morgan银行最早将在险价值(value at risk,VaR)运用于RiskMetrics模型[1].Jorion在1997年给出了一个较为权威的定义:VaR描述了目标持有期某收益或损失概率分布的分位数,若a为给定的置信水平,则VaR 为对应的1-cTF分位数,按惯例该最大损失表示为正值[2].VaR数学定义如

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 赵国庆;魏军;;基于信息传播的混合GARCH模型[J];统计研究;2006年08期

2 王涛;蔡建峰;;航空复杂产品项目活动时间混合分布估算模型的改进[J];运筹与管理;2012年04期

3 赵雪妮;张茂军;王文华;;基于单因子混合分布的BDS定价模型[J];桂林电子科技大学学报;2013年06期

4 杨瑞成;秦学志;陈田;周颖颖;;基于混合分布单因子模型的CDO定价问题[J];数理统计与管理;2009年06期

5 汤楠;叶旭;;基于EM算法混合分布估计的房地产公司盈余现象研究[J];经济研究参考;2013年41期

6 冯烽;;正态方差混合分布新息GARCH模型的EM估计[J];统计与决策;2010年01期

7 熊福生;复合索赔次数模型与混合索赔次数模型中的若干结果[J];经济数学;2003年01期

8 胡平;袁子厚;;风险非同质时索赔次数的精算研究[J];统计与决策;2007年11期

9 ;[J];;年期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 肖佳文;基于混合分布的VaR估计及其应用[D];电子科技大学;2015年

，

本文编号：818993