基于AST分布和HGARCH模型的金融资产收益率波动非对称性刻画与VaR预测
2020-06-05分类号:F224;F830.9;O212
【部门】南京林业大学经济管理学院 南京审计大学统计与数学学院
【摘要】选择合适波动模型和概率分布成为影响VaR预测可靠性的重要因素,本文首次结合HGARCH模型和AST分布来对金融资产收益率进行建模,并将所构建模型用于VaR预测研究中。我们重点比较研究不同头寸和不同风险水平下HGARCH模型及其子类共20种GARCH族模型的VaR预测效果,并系统性研究HGARCH模型中两个波动非对称参数在波动非对称性刻画和VaR预测中的作用。研究结果表明,在样本内,AST分布下的非对称GARCH族模型具有更好的波动拟合效果、分布拟合效果和VaR预测效果;HGARCH模型的两个波动非对称参数虽然在理论上是互补品的关系,但实际建模效果类似,相互之间更接近替代品的关系。在样本外,AST分布下的非对称GARCH族模型在波动拟合、分布拟合和VaR预测方面的优越性有所下降;两个波动非对称参数的实际效果也近似为替代品,其中放缩参数相比位移参数更具优势。
【关键词】AST分布 HGARCH族模型 波动非对称性 VaR预测
【基金】国家自然科学基金(11971235);; 教育部人文社会科学基金(18YJC910001);; 江苏省高校哲学社会科学基金项目(2018SJA0130);; 江苏省青蓝工程项目(2017)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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