用广义帕累托分布估计极端尾部风险——以上海、深圳股市为例

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在股票市场,那些频繁发生的风险往往不是最重要的,反而那些极小可能发生的事件会造成重大损失。因此,极端风险度量是至关重要的。论文以我国沪深股市的收益率为研究对象,基于POT的方法计算沪深股市的在险价值。论文在阈值的选取采用自动顺序测试程序,运用Jin ZHANG(2009)提出的一个新的估计方法来估计参数,这种方法改进了最大似然估计并且避免了计算问题。实证分析表明我国沪深股市的收益率序列确实是明显的尖峰厚尾分布,实证分析算出的在险价值表明深市的风险比沪市要高。
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