【摘 要】
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基于混合密度网络模型估计金融时间序列的时变条件密件，提出数值模拟方法计算Expected Shortfall。对香港恒生指数的实证研究表明，混合密度网络可以有效地描述收益的经验分布统
【基金项目】
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中国矿业大学科技基金资助项目(G200401)
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基于混合密度网络模型估计金融时间序列的时变条件密件，提出数值模拟方法计算Expected Shortfall。对香港恒生指数的实证研究表明，混合密度网络可以有效地描述收益的经验分布统计特征和波动规律，模型评估指标反映出预测效果良好，Value-at-Risk的预测精度在高端分住点表现较好，且可有效计算Expected shortfall指标，是金融市场风险测量的有效方法。
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