摘要
针对金融收益序列的"高峰、厚尾"特征,本文将ARMA-GARCH模型和POT模型结合起来度量上证综指的VaR,用广义帕累托分布(GPD)对POT模型的超额阈值进行拟合得到VaR。考虑到GPD参数的极大似然估计非稳健性,本文使用了GPD参数的三种稳健估计法:最小密度功效散度、中位数和似然矩估计。动态回溯检验结果表明,使用稳健方法拟合GPD,可以得到更为稳健、精准的VaR度量,并得到GPD稳健估计优劣性的比较结果。
For stylized characteristics such as leptokurtic and fat tail for financial return series, this paper u- ses ARMA - GARCH to model conditional return and volatility, and then uses POT in extreme value theory to mod- el standard return and fit excess by GPD to get VaR. Because of non - robustness of GPD parameters of MLE, The paper uses three methods of robust estimation : minimum density power divergence, median and likelihood moment to fit GPD. The dynamic back inspection shows that using robust methods to estimate GPD parameters can get more robust and more precise VaR estimation.
出处
《首都经济贸易大学学报》
北大核心
2013年第4期35-43,共9页
Journal of Capital University of Economics and Business
基金
中国博士后科学基金项目<城市间土地财政的竞争外溢与房价的空间传导>(2012M510670)
全国统计科研计划项目<时变系数的空间面板数据模型--理论与应用>(2012LY015)
教育部人文社会科学研究一般项目<空间似无关回归模型--参数估计
设定检验及其应用>(13YJC910003)
阜阳师范学院校级自然科学研究项目<阜阳市居民消费结构定量研究>(2012FSKJ09)
关键词
VAR
广义帕累托分布
最小密度功效散度
中位数
似然矩
VaR
generalized pareto distribution
minimum density power divergence
median
likelihood moment