【摘 要】
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当前,GARCH模型普遍地被应用在金融资产序列波动性的预测,以及在险价值VaR的计算及市场风险管理中。针对股票市场的特点,采用将交易量与价格极差加入传统的GARCH模型中的方法
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当前,GARCH模型普遍地被应用在金融资产序列波动性的预测,以及在险价值VaR的计算及市场风险管理中。针对股票市场的特点,采用将交易量与价格极差加入传统的GARCH模型中的方法对上证综合指数进行研究,发现不仅可以改善部分GARCH模型的拟合和预测结果,而且对于金融市场中标的资产的GARCH效应的解释能力逐渐降低,甚至有些资产标的物GARCH效应直接消失了,其中交易量和价格极差作为重要代理变量在关于收益率波动持续性方面表现出良好的解释作用,同时计算向前一步预测的在险价值VaR并对计算出的结果进行检验。实证研究表明,改进后的GARCH模型预测的VaR值相比于传统的GARCH模型计算结果更加准确,降低了VaR失效的概率,使得预测得到的VaR值与实际结果更加接近。
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