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首页> 外文会议>International Conference on Management, Manufacturing and Materials Engineering >Estimation of Value-at-Risk Based on ARFIMA-FIAPARCH-SKST Model
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Estimation of Value-at-Risk Based on ARFIMA-FIAPARCH-SKST Model

机译：基于Arfima-FIAPARCH-SKST模型的价值风险估算

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This paper focus mainly on some important stylized facts in financial market, such as long memory, asymmetry and leverage effect, and so on, and apply ARFIMA-APARCH-SKST model to measure dynamic Value at Risk, at the same time, ARMA-EGARCH(APARCH)-SKST, ARFIMA- FIEGARCH-SKST are used to compare empirical effect of different risk model, at last, we apply LRT method to test accuracy of risk model. Our results indicate that all models used in this paper can measure dynamic VaR at 95%, 99% and 99.5% confidence levels, and there is no significant difference for different risk model for different stock markets. Moreover, we find also that long memory is not more valuable stylized fact than asymmetry for SSEC and S&P500.
机译：本文主要集中在金融市场中的一些重要风格化事实，如长的内存，不对称和杠杆效果，等等，并应用Arfima-aparch-Skst模型来测量风险的动态价值，同时，Arma-eGarch （APARCH）-SKST，ARFIMA- FIEGARCH-SKST用于比较不同风险模型的实证效果，最后我们应用LRT方法来测试风险模型的准确性。我们的结果表明，本文中使用的所有模型可以测量95％，99％和99.5％的置信水平，不同的股票市场的风险模型没有显着差异。此外，我们发现长记忆不是比SSEC和S＆P500的不对称更有价值的程式化。

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