不同频率数据在金融市场VaR测度中的对比研究——基于低频、高频与超高频数据模型
首先计算了已实现波动率和超高频波动率,然后使用ARFIMA(0,d,0)-SKST模型计算了条件波动,最后对条件波动调整后的收益率进行了拟合并计算出了VaR值.实证结果发现,使用高频数据甚至超高频数据测量金融风险的准确性并不比低频数据高很多,如果选用模型恰当,完全能够使用低频数据得到高频数据的精度.
风险测度、高频数据、已实现波动、UHF-GARCH模型
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F830.91(金融、银行)
2011-08-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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