投资组合动态VaR预测模型和预测精度评价

发布时间：2018-01-15 03:31

  本文关键词：投资组合动态VaR预测模型和预测精度评价　出处：《北京交通大学学报(社会科学版)》2014年03期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：采用4种Backtesting检验方法,检验22个常态和时变投资组合动态VaR预测模型的风险预测精度,发现GJR_GPD_TV_Copula具有最高的投资组合风险预测精度,GJR_GPD_Copula的拟合、密度预测和组合风险预测精度都要高于GJR_SKST_Copula,且Copula模型的组合风险预测精度分别与拟合精度和密度预测精度存在较弱的正相关关系.
[Abstract]:Using four Backtesting test methods, the risk prediction accuracy of 22 normal and time-varying portfolio dynamic VaR forecasting models is tested. It is found that GJR_GPD_TV_Copula has the highest prediction accuracy of portfolio risk. The accuracy of density prediction and combination risk prediction is higher than that of GJR_SKST_Copula. Moreover, the combined risk prediction accuracy of Copula model has weak positive correlation with fitting accuracy and density prediction precision respectively.
【作者单位】： 上海交通大学安泰经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金重大项目“金融市场不同机制创新及产品创新的价值和风险关系研究”(71320107002);国家自然科学基金项目“考虑生产结构的企业风险规避及其市场均衡研究”(71201100)
【分类号】：F224;F830.59
【正文快照】： 引言对投资组合风险预测的研究既有很强的理论意义又有普遍的现实意义。迄今组合风险研究方面的文献大多是基于某个模型来度量投资组合的风险,如吴振翔等(2006)[1]应用正态Copula和t_Copula结合Garch模型计算了组合的VaR,周孝华等(2012)[2]使用Copula_SV_GPD模型来度量投资组

【参考文献】

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【共引文献】

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