基于多分形理论的动态VaR预测模型研究
经济物理学(econophysics)的大量研究表明,金融市场的波动具有复杂的多分形(multifractal)特征,因此准确地测度和预测市场波动,对金融风险管理工作的意义重大。在已有多分形波动率(multifractal volatility)测度及其模型应用基础上,以上证综指10年的高频数据为对象,提出了基于多分形波动率的样本外动态风险价值(out-of-sample dynamic VaR)预测法。通过两种规范的后验分析(backtesting)结果表明,与8种主流的线性和非线性GARCH族模型相比,在高风险水平上,基于多分形波动率测度的VaR模型明显具有更高的样本外动态风险预测精度。
多分形、波动率、样本外动态风险价值、预测、Backtesting
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F224(经济计算、经济数学方法)
国家自然科学基金资助项目70771097,71071131,71090402;教育部创新团队发展计划PCSIRT0860;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目SWJTU11ZT30,SWJTU11CX137
2012-12-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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