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基于非对称结构与长记忆的股票市场风险测度研究

2011-09-25分类号:F224;F832.51

【作者】淳伟德  李晓燕  王璞  
【部门】成都理工大学商学院  西南交通大学经济管理学院  成都理工大学管理科学学院  
【摘要】针对金融市场条件收益存在的"有偏胖尾"分布与非对称波动性特征以及长记忆特征等典型事实特征,运用ARFIMA-FIGARCH-SKST模型等来测度股市动态风险,并通过规范的返回测试检验中的LRT和DQR方法实证考察了测度模型的可靠性。得到了一些非常有价值的实证结果:有无长记忆约束的非对称结构风险模型在中国大陆沪深股市动态风险测度能力上并无实质性差异;ARFIMA-FIAPARCH-SKST模型能够准确测度股市的动态风险;股票市场极端风险的测度尤其不能放弃非对称结构的这一约束条件。
【关键词】金融市场  非对称结构  长记忆特征  动态风险测度
【基金】国家自然科学基金项目(71171025);; 教育部人文社科研究项目(10YJCZH086)
【所属期刊栏目】管理评论
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