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基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR风险测度
引用本文:肖智,傅肖肖,钟波.基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR风险测度[J].中国管理科学,2008,16(4):18-23.
作者姓名:肖智  傅肖肖  钟波
作者单位:1. 重庆大学经济与工商管理学院 重庆 400030; 2. 重庆大学数理学院 重庆 400030
摘    要: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。

关 键 词:EVT-BM  FIGARCH  厚尾  长期记忆  VaR  
收稿时间:2007-6-27
修稿时间:2008-6-10

Dynamic VaR Risk Measures Based on EVT-BM-FIGARCH
XIAO Zhi,FU Xiao-xiao,ZHONG Bo.Dynamic VaR Risk Measures Based on EVT-BM-FIGARCH[J].Chinese Journal of Management Science,2008,16(4):18-23.
Authors:XIAO Zhi  FU Xiao-xiao  ZHONG Bo
Institution:1. College of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400030, China; 2. College of Mathematics and Science, Chongqing University, Chongqing 400030, China
Abstract:This article uses FIGARCH model to handle the heteroscedasticity and long memory behavior in return's volatility.At the same time,it transfers return series into standard residuals and uses EVT-BM method to capture the fat tails of standard residuals.Thus it deals with return's fat-tails trait in this way.Then,the paper constructs a dynamic VaR risk measure based on EVT-BM-FIGARCH and applies it to daily returns of composite index of Shanghai stock market.The empirical analysis indicates that the risk measu...
Keywords:EVT-BM  FIGARCH  VaR
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