【摘 要】
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探寻可靠的EUA期货市场风险度量方法已成为一个关键问题.论文以EUA期货价格对数收益率为研究对象,运用神经网络分位数回归方法估计不同置信水平下市场的风险价值(VaR),并选择传统的GARCH-GED模型作对比.研究发现,在预测1％VaR时,神经网络分位数回归模型虽优于GARCH-GED模型,但两者都低估风险,且后者低估风险程度更高.为此,论文将极值理论(EVT)与神经网络分位数回归模型结合(QRN
【机 构】
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合肥工业大学 管理学院,安徽 合肥 230009;合肥工业大学 过程优化与智能决策教育部重点实验室,安徽 合肥 230009
【出 处】
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中国管理现代化研究会,复旦管理学奖励基金会
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探寻可靠的EUA期货市场风险度量方法已成为一个关键问题.论文以EUA期货价格对数收益率为研究对象,运用神经网络分位数回归方法估计不同置信水平下市场的风险价值(VaR),并选择传统的GARCH-GED模型作对比.研究发现,在预测1％VaR时,神经网络分位数回归模型虽优于GARCH-GED模型,但两者都低估风险,且后者低估风险程度更高.为此,论文将极值理论(EVT)与神经网络分位数回归模型结合(QRNN-EVT)预测1％VaR,实证结果表明该方法能够提高VaR的预测精度.
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