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Scaledt散布匹、杠杆效应和上证综指的VaR风险.pd

时间:2019-05-26    作者:locoy    来源:原创

  壹 小伸

  鉴于制度性缘由 , 中国沪深股市的风险很父亲 , 何以用更正确的风险度量方法权衡中国股市的风险 ,

  是壹个具拥有雄心意思的效实。20 世纪 90 年代以后到 , VaR(Value at Risk)即风险价 , 干为壹种金融资产的

  风险评价方法在国际上曾经违反掉落普遍运用。近些年到来 , 国际学者采取 VaR 方法对某些即兴实和还愿效实的

  讨论逐步深募化 , 彭文道德( 1999) 对 VaR 的外面延和运用干了伸见 ; 戴国强大、徐龙炳和陆蓉( 2000) 基于正态分

  布匹假定 , 伸见了投资构成的 VaR 计算及其在金融风险办中的运用 ; 胡援成和姜阴暗中 ( 2004) 运用

  EGARCH 模具讨论上证综指的摆荡性并计算了上证综指的历史 VaR。

  目 前 主 要 拥有 叁 种 方 法 度 量 VaR: 正 态 分 布匹 假 定 下 的 方 差—协 方 差 方 法 、 历 史 模 拟 法 ( Historical

  Simulation) 和蒙特卡罗仿造法( Monte Carlo Simulation) 。鉴于股票日进款比值数据的阅历散布匹普畅通存放在尖

  峰、厚条和聚集儿子性特点 , 同时进款比值前言列的环境方差还能存放在杠杆效应 , 故此用正态散布匹假定下的方

  差—协方差方法和历史仿造法预算 VaR 存放在壹定的囿于性。历史仿造法从历史数据中遂机吧嗒样 , 结合父亲

  量的进款比值前言列范本道路 , 然后根据范本数据的阅历散布匹计算 VaR。假设采取平分散布匹遂机吧嗒样 , 历史

  仿造方法也不能正确描写进款比值数据的壹道特点。蒙特卡罗仿造法经度过估计进款比值前言列遂机模具的参

  数 , 然后使用遂机仿造方法违反掉落微少量的进款比值前言列范本道路 , 并依照仿造数据的阅历散布匹计算 VaR。因

  此 , 蒙特卡罗仿造法能更充分地吸取历史数据的概比值散布匹特点 , 在壹定程度上压抑正态散布匹假定的囿于

  Scaled t 散布匹、杠杆效应和上证综指的 VaR 风险

  张慧莲 汪红驹*

  情节摘要 与正态散布匹比较 , 上证指数进款比值的阅历散布匹具拥有尖峰厚条特点 , 但用 Scaled t- 散布匹

  比正态散布匹却以更好地拟合上证指数进款比值的阅历散布匹。本文以 Scaled t- 散布匹假定下的 GJR 模

  型为基础 , 测了上证指数进款比值摆荡性的杠杆效应 , 即信息对摆荡性的不符错误称影响 ; 并根据

  GJR 模具运用 Monte Carlo 仿造方法 , 测定上证指数日进款比值和持拥有期进款比值的风险价 ( VaR) 。

  根据 GJR 模具供的结实 , 上证指数 30 天、60 天和 90 天持拥有期进款比值的风险值区别为 12.1%、

  17.8%、22.0%。用 GJR 模具比均值- 方差模具和历史仿造方法计算的 5%清楚性程度 VaR 值更接

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