长记忆条件下中国股市VaR的估计

来源 :上海管理科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：suilong12341106

【摘要】

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本文首先对上证综合指数、深圳成份指数、香港恒生指数进行了一个长记忆性检验，在收益波动率序列中我们发现了高度显著的长记忆性。然后我们用GARCH（1，1）、FIGARCH（1，d，1）和FIEGARCH（1

【作者】

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李伟屠新曙

【机构】

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湘潭大学商学院硕士,华南师范大学经济管理学院教授

【出处】

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上海管理科学

【发表日期】

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2006年2期

【关键词】

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长记忆性 FIGARCH FIEGARCH VAR Long memory FIGARCH FIEGARCH VaR

【基金项目】

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广东省自然科学基金项目（5300285）

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本文首先对上证综合指数、深圳成份指数、香港恒生指数进行了一个长记忆性检验，在收益波动率序列中我们发现了高度显著的长记忆性。然后我们用GARCH（1，1）、FIGARCH（1，d，1）和FIEGARCH（1，d，1）模型计算各指数在三个置信水平下的VaR值。实证结果表明在估计95％置信度下的VaR值时基于GED分布的FIGARCH（1，d，1）模型表现最佳。

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