基于SV-SGED模型的动态VaR测度研究
吴鑫育2; 马宗刚3; 汪寿阳1; 马超群3
刊名中国管理科学
2013
页码1
关键词VaR SV模型 有偏广义误差分布 有效重要性抽样 极大似然估计
ISSN号1003-207X
英文摘要本文针对金融资产收益展现出"有偏"及"厚尾"分布特征,引入有偏广义误差分布(SGED)来描述资产收益,继而提出SV-SGED模型对资产收益波动率建模,并以此来测度动态风险值(VaR),进而采用后验测试技术对风险测度模型的精确性进行检验。同时,为了估计SV模型的参数,提出基于有效重要性抽样(EIS)技巧的极大似然(ML)估计方法。最后,给出了基于上证综合指数的实证研究。结果表明,SV-SGED模型比正态分布假定下的SV(SV-N)和广义误差分布假定下的SV(SV-GED)模型具有更好的波动率描述能力,SV-SGED模型展现出比SV-N和SV-GED模型更优越的风险测度能力。
语种中文
CSCD记录号CSCD:5068074
内容类型期刊论文
源URL[http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/53636]  
专题中国科学院数学与系统科学研究院
作者单位1.中国科学院数学与系统科学研究院
2.安徽财经大学
3.湖南大学
推荐引用方式
GB/T 7714
吴鑫育,马宗刚,汪寿阳,等. 基于SV-SGED模型的动态VaR测度研究[J]. 中国管理科学,2013:1.
APA 吴鑫育,马宗刚,汪寿阳,&马超群.(2013).基于SV-SGED模型的动态VaR测度研究.中国管理科学,1.
MLA 吴鑫育,et al."基于SV-SGED模型的动态VaR测度研究".中国管理科学 (2013):1.
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