基于峰度法的POT模型对沪深股市极端风险的度量

被引：32

作者：

花拥军 ^{[1
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]}

张宗益 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学贸易与行政学院

[2] 重庆大学经济与工商管理学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2010年 / 30卷 / 05期

关键词：

阈值模型; 广义帕累托分布; 在险价值; 期望损失;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F832.51 [];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

基于VaR正态性假设导致的尾部风险低估问题,研究极值POT模型,并针对样本平均函数法在某些数据结构下失效的缺陷,利用峰度法定量选取了阈值.沪深股市极端风险实证表明:涨跌停板影响了POT模型的有效性.涨跌停板前,在较高与较低的置信水平下,POT模型均比VaR模型有效;涨跌停板后,POT模型在较高置信水平下优于VaR模型,但在较低置信水平下反而不及VaR模型.研究认为这主要是因为涨跌停板抑制了极值数据的异质性,造成极值密集分布在涨跌停板附近,致使厚尾分界线向内收敛,从而影响了POT模型的有效性.

引用

页码：786 / 796

页数：11

共 9 条

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