【摘 要】
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本文结合极值理论和ARMA-GARCH类模型来捕捉金融资产收益分布的有偏性、厚尾性、自相关性和波动的异方差性等特征,并计算其VaR值来度量金融资产收益的风险。该方法首先用ARMA
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本文结合极值理论和ARMA-GARCH类模型来捕捉金融资产收益分布的有偏性、厚尾性、自相关性和波动的异方差性等特征,并计算其VaR值来度量金融资产收益的风险。该方法首先用ARMA-GARCH类模型拟合收益率序列,过滤出样本的标准残差序列、条件方差序列、条件均值序列,然后运用极值方法求得残差序列的VaR、CVaR值,进而求得原收益率序列的VaR、CVaR值。最后本文用该方法对上证综合指数进行实证分析,结果表明基于极值理论的ARMA-EGARCH-M模型的风险预测更为准确。
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