基于核密度估计对VaR值计算方法的改进

发布时间：2018-06-05 00:51

  本文选题：VaR值计算方法 + 核密度估计　； 参考：《统计与决策》2017年16期

【摘要】：文章从VaR方法的定义出发,首先对VaR值的两种基本计算方法进行阐述,进而基于核密度估计,提出一种改进的VaR值计算方法。该改进方法将蒙特卡罗模拟法引入到核密度估计规则,并且考虑四分位距来构造核密度估计的窗宽,对股市收益率的变异性以及高峰厚尾现象进行了更好地刻画。实证验证了改进的VaR值计算方法的有效性及优越性。
[Abstract]:Starting from the definition of VaR method, this paper first expounds the two basic calculation methods of VaR value, and then proposes an improved VaR value calculation method based on the kernel density estimation. The improved method introduces the Monte Carlo simulation method to the kernel density estimation rule, and considers the four partition distance to construct the window width of the kernel density estimation. The variability of interest rate and the phenomenon of peak thick tail are better depicted. The effectiveness and superiority of the improved VaR value calculation method are verified by empirical analysis.
【作者单位】： 中南财经政法大学统计与数学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11401591) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014143)
【分类号】：F832.51;O212.1

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本文编号：1979658