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基于GAS模型的动态VaR预测效果分析

2021-07-23分类号:F832.51;F224

【作者】刘赛可  何晓群  夏利宇  
【部门】中国人民大学应用统计科学研究中心  国网能源研究院有限公司  
【摘要】GAS模型是一种基于观测的动态模型,理论简单且应用灵活,可以直接估计VaR。将GAS模型和GARCH类模型应用于不同条件下生成的模拟数据和三个时间段的沪深300指数的日对数收益率数据,并比较模型关于VaR的预测效果。结果表明:在对称的条件分布下,GAS模型容易高估风险且不稳健,其表现不如GARCH类模型;但在条件分布为有偏的时,GAS模型与GARCH类模型的表现相当,部分情况下会优于GARCH类模型,尤其在实证分析中关于序列2和序列3的VaR的估计,GAS模型的预测效果较好。因此,实际应用中,对于具有较明显偏态分布或尖峰分布的数据可以考虑使用GAS模型预测动态VaR。
【关键词】动态VaR  GAS模型  GARCH类模型
【基金】教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD910002)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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