10.3969/j.issn.1000-3894.2007.03.013
基于极值分布理论的VaR与ES度量
本文应用极值分布理论对金融收益序列的尾部进行估计,计算收益序列的在险价值VaR和预期不足ES来度量市场风险.通过伪最大似然估计方法估计的GARCH模型对收益数据进行拟合,应用极值理论中的GPD对新息分布的尾部建模,得到了基于尾部估计产生收益序列的VaR和ES值.采用上证指数日对数收益数据为样本,得到了度量条件极值和无条件极值下VaR和ES的结果.实证研究表明:在置信水平很高(如99%)的条件下,采用极值方法度量风险值效果更好.而置信水平在95%下,其他方法和极值方法结合效果会很好.用ES度量风险能够使我们了解不利情况发生时风险的可能情况.
极值分布、在险价值(VaR)、预期不足(ES)、GARCH模型
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F830.91(金融、银行)
国家社会科学基金06JY010;教育部科学技术研究项目05JJD790005;面向21世纪教育振兴行动计划985计划;吉林大学经济分析与预测创新基地资助项目
2007-04-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
118-124,133