【摘 要】
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本文依据现代风险分析和评估理论的基本框架,探索构建了鸡蛋价格波动极端风险度量模型:运用X12季节调整和H-P滤波法对鸡蛋价格时间序列进行分解以确定波动周期,在此基础上运用极值BMM模型实现对鸡蛋价格波动周期(区间)极大值和极小值序列的有效拟合,以获得鸡蛋市场价格上涨和下跌极端风险的广义极值分布模型(GEV),从而解决了鸡蛋市场价格波动极端风险究竟服从什么概率分布规律的问题.基于我国鸡蛋主产区河南省
【机 构】
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中国农业科学院农业信息研究所 北京市海淀区中关村南大街12号 北京100081,中国
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本文依据现代风险分析和评估理论的基本框架,探索构建了鸡蛋价格波动极端风险度量模型:运用X12季节调整和H-P滤波法对鸡蛋价格时间序列进行分解以确定波动周期,在此基础上运用极值BMM模型实现对鸡蛋价格波动周期(区间)极大值和极小值序列的有效拟合,以获得鸡蛋市场价格上涨和下跌极端风险的广义极值分布模型(GEV),从而解决了鸡蛋市场价格波动极端风险究竟服从什么概率分布规律的问题.基于我国鸡蛋主产区河南省鸡蛋市场价格的实证研究表明:鸡蛋波动周期为36个月,无论是上涨还是下跌,河南省鸡蛋价格周期内价格波动偏离均值的幅度基本集中在30％以下,但河南省鸡蛋价格下跌极端风险总体上要高于上涨极端风险,价格下跌极端风险落入40％-50％区间发生的概率是4.58％,更有0.97％的可能性(相对小概率)出现偏离均值50％以上的下跌波动.
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