基于标准残差的极值风险模型准确性研究
2006-12-30分类号：F224
【部门】西南交通大学经济管理学院 西南交通大学经济管理学院 西南交通大学经济管理学院 成都610031 成都610031 成都610031
【摘要】本文使用ARMA(1,1)与GARCH(1,1)、GJR(1,1)模型结合构造出标准残差序列,然后分别与条件EVT、条件正态分布、条件t分布和非条件EVT结合,形成8个风险测度模型,并分别用这些模型估计沪、深股市在置信水平为95%、97.5%、99%、99.5%的动态VaR(Value-at-Risk),然后用Kupiec(1995)和Christoffersen(1998)的返回测试(Back-testing)方法,判定沪、深股市对模型的准确性。研究结果表明,条件EVT风险模型能准确测度沪、深股市的风险,而非条件EVT模型缺乏准确性,对其它模型的准确性因置信水平不同而表现出差异性。在所有模型...
【关键词】EVT 标准残差 风险模型 返回测试 准确性
【基金】国家自然科学基金(70501025,70572089);; 国家杰出青年科学基金(70229001)。
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