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基于金融高频数据的VaR研究

2010-06-10分类号:F224;F830

【作者】李胜歌  唐勇  
【部门】天津财经大学经济学院  福州大学管理学院  
【摘要】选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确。高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确。但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知。因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析。通过实证研究表明VaR序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据。
【关键词】高频数据  VaR  “已实现”双幂次变差  持续性
【基金】天津财经大学科研发展基金项目(Q0901);; 教育部人文社科青年基金项目(07JC790046);; 福建省自然科学基金资助项目(2008J0192);; 福建省社会科学规划项目(2008B037)
【所属期刊栏目】统计与决策
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