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基于CARR-CVaR模型的我国股市动态风险度量

2013-12-27分类号:F832.51;F224

【作者】朱喜安  卢米雪  
【部门】中南财经政法大学统计与数学学院  
【摘要】VaR和CVaR是目前风险度量的主流方法,基于高频数据对我国股市近期VaR和CVaR的同时动态估计能够实现对风险的实时双重监控。高频数据蕴含了更加丰富的波动信息,本文以沪深300指数5分钟数据为研究对象,运用CARR模型对收益序列的波动性进行拟合,进而在多种新息分布假定下测算了收益序列的VaR和CVaR。
【关键词】CARR模型  VaR  CVaR  高频数据
【基金】
【所属期刊栏目】统计与决策
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