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基于SGT分布的ES估计、后验分析及在沪深股市中应用

2020-01-22分类号:F224;F832.51

【作者】王心语  黄在鑫  
【部门】华中科技大学经济学院  华中师范大学经济与工商管理学院  
【摘要】由于VaR可能低估尾部风险,巴塞尔委员会在第三次巴塞尔协议~([1])中建议将ES取代VaR作为主要的风险度量工具,因此,有必要提出更精确且稳健的ES估计模型。鉴于股票收益率序列通常同时呈现出尖峰、厚尾、偏斜等特征,为更全面地刻画这些特征,本文采用具有三个形状参数的广义偏t分布(Skewed Generalized T Distribution,SGT)刻画收益率序列的分布形状,该分布囊括了多种常见的主流分布,通过结合能够刻画收益率序列杠杆性的EGARCH模型来估计收益率序列的ES,然后使用Du和Escanciano~([2])最近提出的ES后验分析方法对其稳健性进行评估。在实证研究中,本文将该模型用于估计我国上证综指和深圳成指的日ES,结果表明,本文提出的EGARCH-SGT模型相比常见的基于偏t分布和学生t分布的EGARCH模型明显呈现出对收益率序列更好的拟合效果,且基于该模型估计的ES顺利通过了后验分析,表现出较好的稳健性。
【关键词】ES  后验分析  SGT分布  沪深股市风险  EGARCH模型
【基金】教育部人文社科青年基金(16YJC790034);; 中央高校基本科研业务费专项资金(CCNU16A05031)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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