基于马尔科夫随机波动和极值理论的风险测度

摘要：

针对金融资产波动的时变、聚集以及状态转换等特征,将马尔可夫转换模型和随机波动模型相结合,同时考虑波动尾部的状态分布,构建MSSV-t模型,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上,应用EVT模型对标准残差进行建模,进而构建基于MSSV-t-EVT的VaR测度模型,最后对该模型的有效性进行检验.研究发现:MSSV-t-EVT模型能够有效识别上证指数(SSCI)的波动转换特征,并且能合理地测度该指数的收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好.研究结论表明MSSV-t-EVT模型能较为准确的刻画股市剧烈波动的事实,可用于交易风险控制和对市场异常波动的预警.

关键词：MSSV-t模型、极值理论、波动状态转换、风险测度

所属期刊栏目：22

分类号：F831.5(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70473107

在线出版日期：2014-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：44-51