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基于HMM-GARCH模型的VaR方法及其在农业股市的应用 被引量:2
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作者 容兰兰 陈爽 冯茹 《应用数学进展》 2017年第6期768-780,共13页
文章利用隐马尔科夫模型在状态划分上的优势,将隐马尔科夫模型(HMM)与GARCH模型结合建立HMM-GARCH模型来度量金融资产风险价值(VaR)?首先对收益率序列建立隐马尔科夫模型,将股票市场分为正常状态与异常状态,用Baum-Welch算法估算模型的... 文章利用隐马尔科夫模型在状态划分上的优势,将隐马尔科夫模型(HMM)与GARCH模型结合建立HMM-GARCH模型来度量金融资产风险价值(VaR)?首先对收益率序列建立隐马尔科夫模型,将股票市场分为正常状态与异常状态,用Baum-Welch算法估算模型的参数,再采用Viterbi算法估算收益率序列所对应的隐状态序列,根据隐状态序列将收益率序列分为两类,分别建立HMM-GARCH模型估算VaR?最后利用GARCH模型?MRS-GARCH模型?HMM-GARCH模型对北大荒股票(600598)数据进行了实证分析,采用Kupiec-失败频率检验法对估计的VaR值进行检验?实证结果表明,基于HMM-GARCH模型的VaR方法能更好的描绘和预测该股票的风险? 展开更多
关键词 HMM-GARCH模型 MRS-GARCH模型 VAR方法 Kupiec-失败频率检验法
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