【摘 要】
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CAViaR模型是常用的VaR估计方法之一,但通常面临参数估计和模型检验的困难.在贝叶斯估计框架下,本文发展了贝叶斯CAViaR模型,采用MCMC法估计参数,用于分析油价风险.选取对称
【机 构】
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电子科技大学经济与管理学院,610054
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CAViaR模型是常用的VaR估计方法之一,但通常面临参数估计和模型检验的困难.在贝叶斯估计框架下,本文发展了贝叶斯CAViaR模型,采用MCMC法估计参数,用于分析油价风险.选取对称绝对值模型、不对称斜率模型、改进模型等3种CAViaR模型形式,本文考察了油价VaR的动态变化模式和预测绩效.研究显示,油价VaR具有自回归特征并受前期正负报酬率的不对称影响,其中油价下跌的影响更强.不对称斜率CAViaR模型具有较高的模型精度和预测绩效,优于其他两种模型.此外,贝叶斯CAViaR模型根据参数后验分布进行统计推断,避免了分布设定偏误,其VaR预测绩效优于传统CAViaR模型.
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