系统管理学报
繫統管理學報
계통관이학보
JOURNAL OF SYSTEMS & MANAGEMENT
2008年
3期
261-265,272
,共6页
王春峰%庄泓刚%房振明%卢涛
王春峰%莊泓剛%房振明%盧濤
왕춘봉%장홍강%방진명%로도
条件极值VaR%广义极值分布%高频数据%动态分位数测试
條件極值VaR%廣義極值分佈%高頻數據%動態分位數測試
조건겁치VaR%엄의겁치분포%고빈수거%동태분위수측시
在考虑当前预期和波动性条件下,为了有效地捕获极端条件下收益率时间序列动态特征,提高VaR的度量精度,建立了基于高频数据的条件极值VaR模型.应用智能优化算法对条件极值分布的时变参数进行估计,考察了在不同样本容量分块下的条件极值VaR,并对VaR计算结果的精度进行了Kupiec-LR检验和动态分位数检验.研究结果表明,基于高频数据的条件极值分布较好地拟合了极端条件下的收益率特征,与McNeil提出的传统条件极值VaR相比,应用高频数据建立在条件广义极值分布基础上的条件极值vaR的Kupiec检验DQ检验值都较为理想,表明该模型能够捕捉到我国市场风险特征,提高极端情况下风险测度能力.
在攷慮噹前預期和波動性條件下,為瞭有效地捕穫極耑條件下收益率時間序列動態特徵,提高VaR的度量精度,建立瞭基于高頻數據的條件極值VaR模型.應用智能優化算法對條件極值分佈的時變參數進行估計,攷察瞭在不同樣本容量分塊下的條件極值VaR,併對VaR計算結果的精度進行瞭Kupiec-LR檢驗和動態分位數檢驗.研究結果錶明,基于高頻數據的條件極值分佈較好地擬閤瞭極耑條件下的收益率特徵,與McNeil提齣的傳統條件極值VaR相比,應用高頻數據建立在條件廣義極值分佈基礎上的條件極值vaR的Kupiec檢驗DQ檢驗值都較為理想,錶明該模型能夠捕捉到我國市場風險特徵,提高極耑情況下風險測度能力.
재고필당전예기화파동성조건하,위료유효지포획겁단조건하수익솔시간서렬동태특정,제고VaR적도량정도,건립료기우고빈수거적조건겁치VaR모형.응용지능우화산법대조건겁치분포적시변삼수진행고계,고찰료재불동양본용량분괴하적조건겁치VaR,병대VaR계산결과적정도진행료Kupiec-LR검험화동태분위수검험.연구결과표명,기우고빈수거적조건겁치분포교호지의합료겁단조건하적수익솔특정,여McNeil제출적전통조건겁치VaR상비,응용고빈수거건립재조건엄의겁치분포기출상적조건겁치vaR적Kupiec검험DQ검험치도교위이상,표명해모형능구포착도아국시장풍험특정,제고겁단정황하풍험측도능력.
