【摘 要】
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利用非对称的广义自回归条件异方差(EGARCH)模型来拟合干散货运输市场运费损失率,并基于极值理论(EVT)中的超阈值(POT)方法预测运费损失的动态在险价值(VaR)和条件在险价
【机 构】
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上海交通大学安泰经济与管理学院,上海 200052
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利用非对称的广义自回归条件异方差(EGARCH)模型来拟合干散货运输市场运费损失率,并基于极值理论(EVT)中的超阈值(POT)方法预测运费损失的动态在险价值(VaR)和条件在险价值(CVaR)来度量干散货运输市场的动态运费风险。实证研究发现,在不同显著性水平下,基于CVaR对损失的预测效果优于VaR。基于EGARCH-POT的风险预测效果只有在较高置信水平(99％)下是优于直接使用POT方法的,在其他置信水平(95％,90％)下效果反而不如直接使用POT方法。
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