期刊文献+

沪深股市厚尾特征及VaR估计 被引量:4

Heavy Tail Characteristics and VaR Estimation of the Stock Markets in Shanghai and Shenzhen
下载PDF
导出
摘要 通过广义Pareto分布拟合沪深股市综合指数对数收益率的尾分布,并得到相应的VaR估计. In this paper the distributional tails of log-return series formed by composite indices of the stock markets in Shanghai and Shenzhen are fitted by the generalized pareto distribution, and the associated value-at-risks also are estimated.
出处 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期102-106,共5页 Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition)
基金 重庆市社会科学规划项目(2007-JJ10) 重庆市高校人才基金项目(120060-20600204)资助
关键词 广义PARETO分布 尾指数 风险值估计 generalized pareto distribution tail index value-at-risk estimation
  • 相关文献

参考文献10

  • 1BEIRLANT J, TEUGELS J, VYNCKIER P. Practical Analysis of Extreme Value [M]. Leuven: Leuven University Press, 1996.
  • 2EMBRECHTS P, KLUPPERBERG C, MIKOSCH T. Modelling Extreme Events for Insurance and Finance [M]. Ber lin: Springer, 1997.
  • 3MCNEIL A J. Estimating the Tail of Loss Severity Distribution Using Extreme Value Theory [J]. ASTIN Bulletin, 1997, 27: 117--137.
  • 4MCNEIL A J. Developing Scenarious for Future Extreme Losses Using the Peak-over-Threshold Method [EB/OL]. (1998--07--06)[-2011--02--15]. http.. //www. ma. hw. ac. uk/-mcneil/ftD/scenario. pdf.
  • 5MCNEIL A J. Extreme Value Theory for Risk Manager [EB/OL]. (1999--05--17)[2011- 02--15]. http: //www. math. ethz. ch/-mcneil/ftp/cad, pdf.
  • 6MCNEIL A, FREY R. Estimating of Tail-related Risk Measures for Heterocedastic Financial Time Series.. An Extreme Value Approach [J]. Journal of Emipircal Finance, 2000, 7(3--4) : 271--300.
  • 7桂文林,王宗毅,韩兆洲.POT模型中GPD估计方法选择及金融风险测度[J].数学的实践与认识,2010,40(5):66-71. 被引量:13
  • 8史天雄,钱锦晔.VaR方法及其在中国股票市场的风险度量研究[J].中国地质大学学报(社会科学版),2010,10(4):119-124. 被引量:5
  • 9李秀敏,史道济.VaR的若干度量方法及其比较[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2006,6(6):38-41. 被引量:4
  • 10欧阳资生,龚曙明.广义帕累托分布模型:风险管理的工具[J].财经理论与实践,2005,26(5):88-92. 被引量:27

二级参考文献26

共引文献44

同被引文献66

引证文献4

二级引证文献7

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部