基于Bayesian-SV-SGT模型的原油价格'Value at Risk'估计

摘要：

从分析原油现货市场收益率的统计特征入手,为更好地刻画原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态及波动集聚性和持续性的波动特性,引入SGT 分布来描述原油市场价格的分布特征,利用 SV 模型来度量国际原油市场的价格波动率.同时,基于Bayesian原理,利用MCMC方法来解决SV 模型的参数估计难题,建立了Bayesian-SV-SGT 模型,并对国际原油现货价格"VaR"(Value at Risk)进行了估计和分析.研究结果表明,相对GARCH类-GED 模型而言,Bayesian-SV-SGT模型更好地刻画了原油现货市场收益特征,并能更加精确地刻画原油现货市场的价格风险.

关键词：风险分析、SV-SGT模型、Bayesian分析、VaR、广义误差分布(GED)

所属期刊栏目：31

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金70121001,70473072,70773091

在线出版日期：2011-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：8-17