【摘 要】
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针对高频金融数据中金融资产收益率对收益波动的非对称影响,本文提出了基于已实现EGARCH模型的VaR方法:在用准极大似然估计(QMLE)方法对已实现EGARCH模型的参数进行估计的基
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针对高频金融数据中金融资产收益率对收益波动的非对称影响,本文提出了基于已实现EGARCH模型的VaR方法:在用准极大似然估计(QMLE)方法对已实现EGARCH模型的参数进行估计的基础上,采用样本外多步预测的方法对资产收益的未来风险进行预测,然后使用Kupiec失败率检验法通过极大似然统计量LR对风险价值VaR的预测精度进行检验。以上证380指数5分钟频率的高频数据为研究对象,基于已实现EGARCH模型对其进行风险预测,并与正态分布、t分布和偏t分布三种不同误差分布假定下的已实现GARCH模型比较,结果表明相对于偏t分布假设下的已实现GARCH模型,已实现EGARCH模型能够更加精确的测量上证380指数的收益风险,而且能够更加形象的刻画股票市场中价格波动的杠杆效应。
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