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SV-M模型下VaR和ES估计的极值方法

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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.

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来源
《中国现场统计研究会2003年学术年会》|2003年|314-317|共4页
会议地点郑州
作者
于红香; 刘小茂;
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作者单位

中国现场统计研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类数量经济学;金融市场;
关键词
期望短缺; 随机波动均值内模型; 异方差; 蒙特卡罗极大似然方法; 极值理论; 风险价值; 一般帕累托分布;

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