基于蒙特卡洛方法的金融市场风险VaR的算法分析

发布时间：2018-02-02 02:04

  本文关键词： 蒙特卡洛模拟 GARCH模型 MCMC算法 Gibbs抽样　出处：《统计与决策》2017年15期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为解决蒙特卡洛(Monte Carlo)方法在计算风险价值(Value at Risk,VaR)方面的缺陷,文章首先引入GARCH模型来刻画金融数据的波动聚集性,再引入马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,来克服GARCH模型参数估计约束条件带来的估计误差。通过对上证50指数的实证分析表明,引入MCMC方法可以提高模型的估计精确度。
[Abstract]:In order to solve the defect of Monte Carlo method in calculating the value of risk value at Riskat VaR. This paper first introduces GARCH model to describe the volatility aggregation of financial data, and then introduces Markov chain Monte Carlo Markov Chain Monte Carlo. MCMC-based method to overcome the GARCH model parameter estimation constraints caused by the estimation error. Through the empirical analysis of the Shanghai Stock Exchange 50 index shows. The accuracy of model estimation can be improved by introducing MCMC method.
【作者单位】： 中央财经大学统计与数学学院;北京语言大学商学院;
【分类号】：F832.5
【正文快照】： 0引言投资组合的风险价值(Value at Risk)简称Va R,自从20世纪90年代提出后,一直是金融机构度量风险的主要手段[1]。Va R从风险的概率角度,分析投资组合可能面临的最大损失,从实践经验来看,Va R的提出取得了巨大成就,但也同样面临许多问题,特别是在计算方面,Va R需要计算出资

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本文编号：1483373