基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR风险测度

被引：16

作者：

肖智 ^{[1
]}

傅肖肖 ^{[1
]}

钟波 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学经济与工商管理学院

[2] 重庆大学数理学院

来源：

中国管理科学 | 2008年 / 04期

关键词：

EVT-BM; FIGARCH; 厚尾; 长期记忆; VaR;

D O I：

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2008.04.020

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F830 [金融、银行理论];

学科分类号：

0701 ; 070104 ; 1201 ; 020204 ;

摘要：

对金融资产回报,用FIGARCH模型捕捉波动的异方差性和长期记忆性的同时,将回报序列转化为标准残差序列、通过用EVT-BM方法拟合标准残差的尾部分布来处理回报序列的厚尾性,建立了金融风险度量模型——基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR模型。并用该模型对上证综合指数进行实证分析,结果表明模型能够更精确、合理地度量上证综合指数回报的VaR风险。

引用

页码：18 / 23

页数：6

共 7 条

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