| VaR的若干度量方法及其比较 |
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| 引用本文： | 李秀敏,史道济.VaR的若干度量方法及其比较[J].西北农林科技大学学报,2006,6(6):38-41. |
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| 作者姓名： | 李秀敏 史道济 |
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| 作者单位： | 1. 天津大学,理学院数学系,天津,300072;河北科技大学,理学院数学系,石家庄,050018
2. 天津大学,理学院数学系,天津,300072 |
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| 基金项目： | 河北省科技厅软科学项目 |
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| 摘 要： | 目前存在较多的度量VaR的方法,不同的方法计算出的结果又有较大差别。针对这种状况,文章给出了GARCH-GPD模型,并将之与几种普遍使用的估算VaR的方法进行了分析比较。结果表明,GARCH-GPD模型能有效捕捉金融收益序列的尖峰厚尾、波动聚集等特性,在较高的置信水平下,GARCH-GPD模型显示的结果更加安全。
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| 关 键 词： | 风险度量(VaR) 广义帕累托分布 GARCH模型 GARCH-GPD模型 |
| 文章编号： | 1009-9107(2006)06-0038-04 |
| 修稿时间： | 2006年1月9日 |
Comparative Research of Value-at-Risk Measures |
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| LI Xiu-min,SHI Dao-ji.Comparative Research of Value-at-Risk Measures[J].Journal of Northwest Sci-Tech University of Agriculture and Forestry(Social Science),2006,6(6):38-41. |
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| Authors: | LI Xiu-min SHI Dao-ji |
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| Abstract: | Currently,there are many models to estimate value-atrisk,but different models often deduce different VaR values.In this paper,GARCH-GPD(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity-pareto) model is pointed out and compared with others.The empirical results show that the GARCH-GPD model can thoroughly capture the volatility when fat-tailed densities are taken into account.And its conclusion is more secure than other models'. |
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| Keywords: | Value-at-Risk(VaR) Generalized Pareto Distribution GARCH model GARCH-GPD model |
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