基于峰度法的POT模型对沪深股市极端风险的度量

摘要：

基于VaR正态性假设导致的尾部风险低估问题,研究极值POT模型,并针对样本平均函数法在某些数据结构下失效的缺陷,利用峰度法定量选取了阈值.沪深股市极端风险实证表明:涨跌停板影响了POT模型的有效性.涨跌停板前,在较高与较低的置信水平下,POT模型均比VaR模型有效;涨跌停板后,POT模型在较高置信水平下优于VaR模型,但在较低置信水平下反而不及VaR模型.研究认为这主要是因为涨跌停板抑制了极值数据的异质性,造成极值密集分布在涨跌停板附近,致使厚尾分界线向内收敛,从而影响了POT模型的有效性.

关键词：阈值模型、广义帕累托分布、在险价值、期望损失

所属期刊栏目：30

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：国家杰出青年基金70525005

在线出版日期：2010-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：786-796