平稳序列的GPD模型在风险测度中的应用

发布时间：2017-07-17 22:32

  本文关键词：平稳序列的GPD模型在风险测度中的应用

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【摘要】：文章旨在运用极值理论提高VaR的适用性和估计的精确度。VaR技术作为一种统计方法常用来测度金融市场风险,极值理论则是研究随机变量或过程的极端情形的统计规律性。然而,经典的极值模型要求金融时序服从独立同分布条件。考虑满足平稳性条件下的金融时序,针对序列相关引致的极值成串现象,引入极值指标来刻画极值数据间的相关结构,采用除串技术过滤数据的相关性,进而得到渐进独立的同分布序列,再构建GPD模型来测度VaR。实证分析和回测检验表明:改进的GPD阈值模型具有对风险测度的有效性和精确性。
【作者单位】： 重庆大学经济与工商管理学院;
【关键词】： 广义帕累托分布 除串 平稳序列 极值指标 风险价值
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70473107) 中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS11021112)
【分类号】：F222.33;F224
【正文快照】： 0引言为了更为合理描述金融时序的尾部特征和精确测度极值风险,需要建立能恰当反应金融时序存在局部相关性的GPD模型。本文考虑满足平稳性条件下的金融时序,针对序列相关引致的极值成串现象,引入极值指标来刻画极值簇的相关结构,采用除串技术(declustering)消除数据的相关性,

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本文编号：554946