基于支持向量分位数回归多期VaR测度

被引：10

作者：

许启发 ^{[1
,2
]}

张金秀 ^{[1
]}

蒋翠侠 ^{[1
]}

机构：

[1] 合肥工业大学管理学院

[2] 过程优化与智能决策教育部重点实验室

来源：

系统工程学报 | 2014年 / 02期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

多期VaR; 分位数回归; 支持向量回归; GARCH模型;

D O I：

10.13383/j.cnki.jse.2014.02.022

中图分类号：

F224.0 [数量经济学]; F830.9 [金融市场];

学科分类号：

020209 ; 1201 ; 020204 ;

摘要：

为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证指数、香港恒生指数和标准普尔500指数进行实证研究,VaR回测检验结果表明基于支持向量分位数回归模型的多期VaR风险测度在样本内与样本外都有良好的表现.

引用

页码：202 / 214

页数：13

共 6 条

[1] 中国股票市场的非对称效应研究 [J].