基于极值理论的沪深股市风险度量
来源期刊:桂林理工大学学报2020年第2期
论文作者:杜诗雪 唐国强 李世君
文章页码:430 - 436
关键词:Beta-skew-t-EGARCH-POT模型;风险价值(VaR);极值理论;
摘 要:选取了沪市和深市近10年的日收盘价数据,对上证综合指数和深证成分指数的日对数收益率进行风险度量研究。根据数据的尖峰、肥尾和非对称性等特征,在EGARCH模型和Beta-skew-t-EGARCH模型中加入极值理论的POT模型去刻画其尾部分布特征,对比了EGARCH-t模型、EGARCH-t-POT模型和Beta-skew-t-EGARCH-POT模型分别在95%和99%置信水平下的VaR值,并用返回检验来检验VaR的有效性。结果表明:Beta-skew-t-EGARCH模型能够很好地刻画金融时间序列的尖峰、肥尾特性和非对称性等特征;加入极值理论的POT模型有效提高了模型有效性。从总体来看,波动率模型和极值理论的结合能较好地刻画金融市场的风险。
杜诗雪,唐国强,李世君
桂林理工大学理学院
摘 要:选取了沪市和深市近10年的日收盘价数据,对上证综合指数和深证成分指数的日对数收益率进行风险度量研究。根据数据的尖峰、肥尾和非对称性等特征,在EGARCH模型和Beta-skew-t-EGARCH模型中加入极值理论的POT模型去刻画其尾部分布特征,对比了EGARCH-t模型、EGARCH-t-POT模型和Beta-skew-t-EGARCH-POT模型分别在95%和99%置信水平下的VaR值,并用返回检验来检验VaR的有效性。结果表明:Beta-skew-t-EGARCH模型能够很好地刻画金融时间序列的尖峰、肥尾特性和非对称性等特征;加入极值理论的POT模型有效提高了模型有效性。从总体来看,波动率模型和极值理论的结合能较好地刻画金融市场的风险。
关键词:Beta-skew-t-EGARCH-POT模型;风险价值(VaR);极值理论;