10.3969/j.issn.1006-3897.2008.04.003
基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR风险测度
对金融资产回报,用FIGARCH模型捕捉波动的异方差性和长期记忆性的同时,将回报序列转化为标准残差序列、通过用EVT-BM方法拟合标准残差的尾部分布来处理回报序列的厚尾性,建立了金融风险度量模型--基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR模型.并用该模型对上证综合指数进行实证分析,结果表明模型能够更精确、合理地度量上证综合指数回报的VaR风险.
EVT-BM、FIGARCH、厚尾、长期记忆、VaR
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F224(经济计算、经济数学方法)
2008-10-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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