动态金融高阶矩建模:基于Generalized-t分布和Gram-Charlier展开分布的比较研究
本文关键词:动态金融高阶矩建模:基于Generalized-t分布和Gram-Charlier展开分布的比较研究
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【摘要】:动态时变高阶矩是金融收益率的一个重要特征。本文对比研究了主流的Generalized-t分布(GT)和Gram Charlier Expansion分布(GCE)在GJRGARCH模型下对动态高阶矩的拟合能力和Value-at-Risk的预测能力。基于2005—2014美国标普500股指和中国沪深300股指日收益率的实证结果显示,收益率的条件高阶矩存在显著的时变性和持续性,其中偏度参数的持续性参数达到0.9以上。从各种统计指标综合来看,这两种方法都具有较好的实证表现。尽管GCE分布具有某些高阶矩建模的便利性,GT分布的实证拟合能力更强,对极端概率Value-atRisk的样本外预测也更加准确。
【作者单位】: 北京大学国家发展研究院中国经济研究中心;
【关键词】: 高阶矩 GJRGARCH Generalized-t分布 Gram Charlier Expansion
【基金】:国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71201001) 教育部人文社会科学青年基金资助项目(12YJC790073)
【分类号】:F831.51
【正文快照】: 5 5 金融资产收益率的高阶矩(三、四阶矩)反映其分布的非对称和尖峰厚尾特征,在资产配置、衍生品定价和风险管理中起着重要的作用。Hansen[1]利用广义t分布(Generalized-t,以下简称GT分布)研究了利率和外汇市场的高阶矩的时变性。Harvey和Siddique[2]提出一种非中心(Non-centr
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,本文编号:625573
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