数理统计与管理
數理統計與管理
수리통계여관리
APPLICATION OF STATISTICS AND MANAGEMENT
2003年
z1期
314-317
,共4页
期望短缺(ES)%随机波动均值内模型(SV-M)%异方差%蒙特卡罗极大似然方法(MCL)%极值理论(EVT)%风险价值(VaR)%一般帕累托分布(GPD)
期望短缺(ES)%隨機波動均值內模型(SV-M)%異方差%矇特卡囉極大似然方法(MCL)%極值理論(EVT)%風險價值(VaR)%一般帕纍託分佈(GPD)
기망단결(ES)%수궤파동균치내모형(SV-M)%이방차%몽특잡라겁대사연방법(MCL)%겁치이론(EVT)%풍험개치(VaR)%일반파루탁분포(GPD)
本文对随机波动均值内模型(SV-M)应用极值理论(EVT)的方法估计了金融回报的风险价值(VaR)和期望短缺(ES).用SV-M建模异方差金融回报时间序列,刻画了其波动聚类.用蒙特卡罗极大似然方法(MCL)来估计其参数.我们用基于一般帕累托分布(GPD)的EVT拟合SV-M模型的修正分布尾部,刻画了金融时序分布的肥尾特性.因此,本文的极值方法有效地克服了原有方法的缺陷,综合考虑了金融时序的波动聚类及其分布的肥尾特性,给出了合理的VaR和ES估计,对市场风险测度的研究进行了有益的探讨.
本文對隨機波動均值內模型(SV-M)應用極值理論(EVT)的方法估計瞭金融迴報的風險價值(VaR)和期望短缺(ES).用SV-M建模異方差金融迴報時間序列,刻畫瞭其波動聚類.用矇特卡囉極大似然方法(MCL)來估計其參數.我們用基于一般帕纍託分佈(GPD)的EVT擬閤SV-M模型的脩正分佈尾部,刻畫瞭金融時序分佈的肥尾特性.因此,本文的極值方法有效地剋服瞭原有方法的缺陷,綜閤攷慮瞭金融時序的波動聚類及其分佈的肥尾特性,給齣瞭閤理的VaR和ES估計,對市場風險測度的研究進行瞭有益的探討.
본문대수궤파동균치내모형(SV-M)응용겁치이론(EVT)적방법고계료금융회보적풍험개치(VaR)화기망단결(ES).용SV-M건모이방차금융회보시간서렬,각화료기파동취류.용몽특잡라겁대사연방법(MCL)래고계기삼수.아문용기우일반파루탁분포(GPD)적EVT의합SV-M모형적수정분포미부,각화료금융시서분포적비미특성.인차,본문적겁치방법유효지극복료원유방법적결함,종합고필료금융시서적파동취류급기분포적비미특성,급출료합리적VaR화ES고계,대시장풍험측도적연구진행료유익적탐토.
