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针对金融数据的重尾、波动聚集、非对称性等特征,提出了基于GAS模型的两种新模型:E-GAS-AST模型和E-GAS-AST-GPD模型,并利用新模型对实际数据进行了风险度量和回测。基于GAS模型,结合具有重尾特征的非对称学生t-分布(简介AST),参照EGARCH模型提出了E-GAS-AST模型,并使用GPD分布对尾部极值特征进行进一步的描述,重新得到E-GAS-AST-GPD模型。最后,通过研究两个模型各自的残差分布计算出VaR值和ES值,并分别进行回测检验。引入了半参数GARCH模型进行风险度量的估计与提出的两个模型进行比较,对道琼斯指数和上证指数的实证研究表明提出的E-GAS-AST模型是一个较好可行的模型,可用于对金融市场进行风险度量的模型。