合肥工业大学学报（自然科学版）
閤肥工業大學學報（自然科學版）
합비공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEFEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2013年
5期
632-636
,共5页
隐马尔科夫模型%VaR风险价值%ARMA-GARCH模型%Kupiec失败频率检验
隱馬爾科伕模型%VaR風險價值%ARMA-GARCH模型%Kupiec失敗頻率檢驗
은마이과부모형%VaR풍험개치%ARMA-GARCH모형%Kupiec실패빈솔검험
文章基于隐马尔科夫模型(HMM)提出了度量金融资产风险价值(VaR)的HMM-ARMA-GARCH模型.首先对金融资产收益率序列建立正常状态和异常状态的隐马尔科夫模型,使用期望最大化算法估算出模型中的未知参数,再利用Viterbi算法估算出收益率序列所对应的隐状态序列,根据隐状态序列把收益率序列数据分成正常状态类序列和异常状态类序列2个大类,对2个状态类序列分别建立ARMA-GARCH模型来估算VaR.最后利用该模型和传统的ARMA-GARCH模型对上证企债指数进行了实证分析,采用Kupiec失败频率检验法对VaR的准确性进行检验.实证结果表明,该模型的VaR计算方法具有较好的估计效果,能够有效地降低GARCH模型高估波动持续性的现象.
文章基于隱馬爾科伕模型(HMM)提齣瞭度量金融資產風險價值(VaR)的HMM-ARMA-GARCH模型.首先對金融資產收益率序列建立正常狀態和異常狀態的隱馬爾科伕模型,使用期望最大化算法估算齣模型中的未知參數,再利用Viterbi算法估算齣收益率序列所對應的隱狀態序列,根據隱狀態序列把收益率序列數據分成正常狀態類序列和異常狀態類序列2箇大類,對2箇狀態類序列分彆建立ARMA-GARCH模型來估算VaR.最後利用該模型和傳統的ARMA-GARCH模型對上證企債指數進行瞭實證分析,採用Kupiec失敗頻率檢驗法對VaR的準確性進行檢驗.實證結果錶明,該模型的VaR計算方法具有較好的估計效果,能夠有效地降低GARCH模型高估波動持續性的現象.
문장기우은마이과부모형(HMM)제출료도량금융자산풍험개치(VaR)적HMM-ARMA-GARCH모형.수선대금융자산수익솔서렬건립정상상태화이상상태적은마이과부모형,사용기망최대화산법고산출모형중적미지삼수,재이용Viterbi산법고산출수익솔서렬소대응적은상태서렬,근거은상태서렬파수익솔서렬수거분성정상상태류서렬화이상상태류서렬2개대류,대2개상태류서렬분별건립ARMA-GARCH모형래고산VaR.최후이용해모형화전통적ARMA-GARCH모형대상증기채지수진행료실증분석,채용Kupiec실패빈솔검험법대VaR적준학성진행검험.실증결과표명,해모형적VaR계산방법구유교호적고계효과,능구유효지강저GARCH모형고고파동지속성적현상.
