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61.
运用极值理论,分析1998年1月至2014年6月的月度时间序列数据,以识别生猪市场4个指标的价格风险,并建立预警机制。首先利用仔猪、活猪和猪肉的价格序列构建了生猪市场价格指数,然后以断点检验对其波动率进行了阶段划分;计算得出仔猪、活猪、猪肉及生猪价格指数阈值估计在0.064、0.045、0.040和0.060,基于此对历史数据进行了识别,以确保阈值估计的科学性;以阈值和不同分位数下的风险度量建立了预警机制的单一规则和分级体系,为政府决策部门对生猪市场的价格风险进行识别和干预提供理论参考。 相似文献
62.
文献多数从线性相关和静态相关的视角研究房地产业与银行业(金融业)的相关性,本文基于大智慧“板块指数”中的“房地产”(代表房地产业)和“银行类”(代表银行业)数据,采用GARCH、EVT和时变Copula模型研究房地产业和银行业的动态尾部相关性.实证结果表明,时变Copula模型刻画尾部相关性的效果优于静态模型,时变SJC-Copula的建模效果相对最好;样本考察期内,上、下尾相关系数均为正,分别落在区间[0.2287,0.6146]和[0.4666,0.7143]内,且下尾相关系数均大于上尾相关系数,说明市场低迷时,房地产业和银行业易产生共生风险,并且低迷时的相关性强于活跃时的相依性;上、下尾相关系数均具有自相关性、ARCH效应.分析月均下尾相关系数发现,房地产业和银行业的下尾相关性具有“政策效应”:下尾相关系数相对较低的月份往往伴有严厉的房地产调控政策出台或之前的月份出台了调控政策,意味着房地产调控政策将弱化房地产业和银行业的下尾相关性.未来应继续执行或出台更严厉的调控政策,降低银行业与房地产业的共生风险,促进房地产业的健康发展. 相似文献
63.
传统EVT方法是从静态的角度,研究超额数据的性质。然而,它没有同时考虑极端数据发生的时间所隐含的充分信息。本文首次在国内提出了非奇次空间动态极值理论(ITD-EVT)的概念,克服了EVT的上述缺陷,在极端数据的基础上考虑了时间因素,并引入多个解释变量,使极值分布的是三个参数为时变的,用二维泊松分布过程建立动态空间模型,是文中一大特色。把TD-EVT运用于极端情况下风险值的估计中,对金融风险管理、资产定价等问题有较大的理论和现实意义。 相似文献
64.
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。 相似文献
65.
文章首次将极值理论(EVT)和GJR模型相结合,对商业银行同业拆借利率风险度量问题进行了研究。首先,利用GJR模型捕获同业拆借利率数据中的序列自相关和异方差现象;接着,在获得近似独立同分布的残差序列的基础上,采用传统的极值理论对经过GJR模型筛选处理过的残差进行极值分析,并计算相应的风险价值;最后,利用LR方法进行回验测试,对模型的有效性进行检验。对2006年1月4日至2008年12月29日的同业拆借市场七天回购利率的实证研究表明,上述模型非常有效,适合用于我国商业银行的同业拆借利率风险度量。 相似文献
66.
67.
68.
金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记性。基于此,将FIGARCH、EVT和Copula有机融合,建立FIGARCH-EVT-Copula模型来估计组合风险值,利用上证指数、深成指数组合进行实证研究。实证研究表明:我国股市波动确实具有长记忆性;FIGARCH-EVT-Copula模型不仅能够准确刻画边缘分布的尖峰厚尾性、异方差性和长记忆性,而且较之于传统模型,该模型能更准确地测度投资组合风险。 相似文献
69.
70.