【摘 要】
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本文应用极值分布理论对金融收益序列的尾部进行估计,计算收益序列的在险价值VaR和预期不足ES来度量市场风险.通过伪最大似然估计方法估计的GARCH模型对收益数据进行拟合,应
【机 构】
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吉林大学数量经济研究中心;吉林大学商学院
【基金项目】
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国家社会科学基金;教育部科学技术研究项目;面向21世纪教育振兴行动计划(985计划);吉林大学经济分析与预测创新基地资助项目;国家社会科学基金;教育部科学技术研究项目;面向21世纪教育振兴行动计划(985计划);吉林大学经济分析与预测创新基地资助项目
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本文应用极值分布理论对金融收益序列的尾部进行估计,计算收益序列的在险价值VaR和预期不足ES来度量市场风险.通过伪最大似然估计方法估计的GARCH模型对收益数据进行拟合,应用极值理论中的GPD对新息分布的尾部建模,得到了基于尾部估计产生收益序列的VaR和ES值.采用上证指数日对数收益数据为样本,得到了度量条件极值和无条件极值下VaR和ES的结果.实证研究表明:在置信水平很高(如99%)的条件下,采用极值方法度量风险值效果更好.而置信水平在95%下,其他方法和极值方法结合效果会很好.用ES度量风险能够使我们了解不利情况发生时风险的可能情况.
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