基于贝叶斯MCMC方法的VaR估计

文章运用极值理论对VaR估计通常是用极大似然估计法,研究了利用BayesMCMC方法来估计极值理论中POT模型的参数,从而求得VaR。文章首先阐述对样本值建立POT模型,给出常用的阈值选取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽样对参数进行估计;最后利用上证综合指数对其进行了实证分析,验证了Bayes方法的有效性。