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提出了将数据挖掘中分位数图的思想应用于VaR测量的新方法,为风险控制和投资决策探索了一种新思路.从设定时间区间内的证券组合对数收益率序列里,求出给定置信水平下不同时间段的分位数,得到分位数序列,由此建立回归方程,预测组合未来特定一段时间内收益率序列的分位数,然后再根据组合的市值大小,直接计算出VaR值.该算法能够有效地处理组合收益非正态分布和非线性组合的情况,在社保基金投资管理系统中得到应用,在国内证券市场数据上进行实验,并采用失败频率检验法来验证算法的精确性,结果表明,该算法是可靠的,有较好的鲁棒性.