上证综合指数极值分布参数估计的实证分析

文章选取了2013年4月1日至2014年4月21日的所有交易日的上证综指,采用区间选取方法选取每一小时中上证综指的最大值为广义极值分布的样本数据.分别采用线性矩法和最大间隔积估计法对样本数据进行拟合,计算出广义极值分布参数的估计量,通过Q-Q分位数图和K-S检验对参数估计量的拟合优度进行检验.并通过PPCC检验法和均方根误差RMSE对不同估计方法计算出的参数估计量进行比较,得出在此条件下较优的参数估计结果.     

短期生产函数平均产量曲线最高点的数学证明

本文运用高等数学方法推导证明了短期生产函数中平均产量的最高点就是它与边际产量曲线的交点,填补了多年来对此问题只有举例说明而缺乏理论证明的空白。     

基于ARIMA-GARCH模型和极值理论的中国股市风险价值度量

以极值理论为基础的风险值度量方法是最近发展起来的最为有效的方法之一,但在传统的单纯采用极值理论的建模过程中对误差项假定为独立同分布的白噪声过程,会对应用极值理论估算风险价值产生一定误差。本文以上证指数和深证成指为例,利用ARIMA-GARCH模型捕获股票收益序列中的自相关和异方差现象,对该模型中残差的条件分布的合理假定进行了实证分析比较,然后利用极值理论对经过ARIMA-GARCH模型筛选过的残差进行极值分析,估算风险价值。     

基于极值理论的沪深股市风险传染性研究

针对中国股市指数损失具有的典型事实特征,运用ARMA(1,1)-GARCH(1,1) 和ARMA(1,1)-GJR(1,1)构造出标准残差序列,再运用EVT对其极值尾部建模并结合随机波动过程估计动态极值风险VaR,然后对股市极值风险序列进行Granger因果检验,以判定风险传染性效应.结果表明,沪深股市动态极值VaR序列存在双向传染性效应;动态风险VaR由沪市向深市传染的强度大于反向传染的强度.     

基于多元GARCH与极值理论的资产组合风险测度研究

在运用多元GARCH模型对资产组合损失的协方差矩阵进行建模的基础上,估计出组合的标准残差序列;然后,运用EVT对标准残差的极值尾部建模并估计出分位数,进而测度资产组合的动态极值风险;最后,再运用返回测试方法对模型准确性进行检验.研究结果表明,运用多元GARCH模型能够有效捕获多元资产损失的时变相关性特征;资产组合条件损失的标准残差极值尾部服从GPD;结合多元GARCH模型与EVT的风险模型能够测度所构造的多元资产组合的动态风险.     

一种新的风险价值（VaR）计算方法及其应用研究

应用格列汶科定理对历史模拟法进行改进,以提高历史模拟法的计算准确性,并利用该方法来确定POT模型中的阈值,以此新方法计算金融市场的风险价值(VaR);然后运用上证指数进行了实证分析,得到了较好的结果。     

胖尾分布及长记忆下的动态EVT-VaR测度研究

针对金融收益胖尾分布特征及条件波动率长记忆性特征,运用FIGARCH对条件波动率建模、极值理论(extreme value theory,EVT)对标准收益序列的尾部建模,测度出金融市场动态极值风险,进而运用返回测试(back-testing)技术,对模型在样本内的测度准确性与样本外的推广能力进行稳健性检验.实证研究结...     

应用极值理论建立大额损失模型的方法论研究

利用极值理论中的POT模型来考虑大额保险损失额的尾部分布,提出了一套清晰的方法论体系;对待一组数据,如何进行恰当的描述统计分析,进而通过数据选取合适的极值模型,并以合适的方法估计选取的损失额模型的参数,最终估计出拟合分布的尾部分位数。     

预测开放式基金赎回量理论探讨:极值理论和Bayes理论

本文阐述了两种预测开放式基金赎回量的理论,并对应用两种不同原理的预测模型从理论方面进行分析他们的各自的特点和不同,得出的结论对赎回量的预测具有一定的意义。     

退化抛物型方程解的熄灭时间

本文研究了一类退化抛物型方程解的熄灭.利用极值原理,我们证明了熄灭点的唯一性,并给出了熄灭时间的估计.