偏态t分布下FIGARCH模型的动态VaR计算

针对金融时间序列多是有偏分布和"长记忆性"的特征,讨论偏态t分布下分数维GARCH模型的动态VaR测算问题.在分析正态分布、学生t分布、广义误差分布下和偏态t分布的基础上估计模型参数,得出了动态VaR,并进行了失败率检验.实证结果表明:基于偏态t分布下的FIGARCH模型测算的动态VaR值克服了其他分布假设上的不足,能够较好地反映金融收益率的实际风险,并在该分布下的Pearson吻合度检验也证实了模型分布选择的正确性.     

基于IGARCH投影寻踪回归的国际油价走势拟合模型

随着我国对石油进口的依赖程度不断增加,国际油价变化对我国经济的影响越来越大.文章充分考虑了金融时间序列的方差时变性的特点,建立基于三种不同分布的IGARCH模型对国际油价的走势进行刻画,引入非参数投影寻踪回归模型的理论方法,对多维数据进行投影降维分析,结果表明基于IGARcH的投影寻踪回归具有较强的模型拟合能力,我国应采取一定的措施把国际油价变化对我国经济的影响减到最小.     

基于粗糙集神经网络的商业银行信贷风险研究

引言 信贷风险是商业银行面临的主要风险。商业银行作为现代金融体系的主体部分，其信贷风险管理水平将对国家经济安全产生直接的影响。目前，我国对信贷风险的管理与量化研究尚处在起步阶段，在理论上尚有许多问题值得探讨。