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基于GJR模型的EVT动态风险测度研究
被引：10
作者：
林宇
魏宇
黄登仕
机构：
[1] 西南交通大学经济管理学院
来源：
关键词：
GJR;
EVT;
极值尾部；动态风险；测度;
D O I：
暂无
中图分类号：
F224 [经济数学方法];
学科分类号：
0701 ;
070104 ;
摘要：
通过运用ARMA-GJR模型捕获上证综指的损失序列的自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,用极大似然估计(MLE)估计模型参数以求出条件均值和条件方差以及标准残差序列;然后假设沪市指数损失标准残差序列近似满足EVT条件,分别取175、105和35个极值数据并运用MLE来估计广义帕累托分布(generalized Pareto distribution,GPD)的参数,进而估计出q分位数对应的动态风险值Valt(value at risk)和ES(expected shortfall);最后对风险测度方法的估计效果进行分析.实证结果表明:标准残差序列的极值尾部近似服从GPD,ES是相对于VaR更保守的风险测度方法.
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