基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR风险测度

被引：19

作者：

肖智 ^{[1
]}

傅肖肖 ^{[1
]}

钟波 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学数理学院

来源：

南开管理评论 | 2008年 / 04期

关键词：

EVT-POT; FIGARCH; 厚尾; 长期记忆; VaR;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.51 []; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

金融实践中,金融资产回报不仅具有厚尾性、波动的异方差性两大特点,而且其波动表现出明显的长期记忆性。本文利用FIGARCH模型处理波动异方差性和长期记忆性、EVT-POT方法捕捉回报分布厚尾的优势,提出了能反映厚尾性、异方差性和长期记忆性的金融风险度量模型——基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR模型,并用中国股票市场的沪深300指数和上证综合指数的每日收盘价进行实证分析。结果表明,模型能较好地处理这两个指数回报序列的三大特点,更准确地度量其VaR风险。

引用

页码：100 / 104

页数：5

共 8 条

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