风险度量的混合GARCH模型及对中国股市的实证分析
2007-09-20分类号:F832.51;F224
【部门】吉林大学商学院 吉林大学数量经济研究中心 吉林大学公共卫生学院 吉林长春130012 吉林长春130012 吉林长春130012
【摘要】基于GARCH模型的VaR计算方法一直是一个颇受关注的研究领域,但在残差服从正态分布的假设下,有时GARCH模型的"尾"仍不够厚。论文讨论了混合广义自回归条件异方差(MGARCH)模型,它能够更好地刻画金融时间序列的厚尾现象。文章还结合我国股市数据,运用EM算法对收益率序列建立混合GARCH模型,计算市场风险VaR值,并对结果做出分析。
【关键词】VaR MGARCH模型 厚尾现象 EM算法
【基金】2004年教育部重大项目(05JJD790005);; 2005年国家自然科学基金项目(70173043);; 2005年国家社会科学基金项目(05BJY100)
【所属期刊栏目】改革与战略
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