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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
姚萍 王杰 杨爱军 林金官
本文构建了基于偏斜广义t (SGT)分布的广义自回归得分(GAS)波动模型,并运用滚动预测方法计算多头头寸和空头头寸的VaR,同时为分析不同模型的样本外VaR预测效果,我们利用Kupiec和Christoffersen的方法来对VaR预测结果进行返回检验。以上证十大行业指数为例进行实证分析,研究结果表明:SGT分布族中能够灵活地刻画肥尾和偏斜特征的三种分布(ST、SGED、SGT)在VaR预测中具有优越性。综合考虑VaR预测效果与计算负担,基于ST分布的GAS波动模型是一个相对合理的选择。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
姚萍 王杰 杨爱军 刘晓星
GARCH族模型是刻画资产收益率的常用工具,在风险度量领域具有广泛应用。为了更有效地描述收益率的偏斜厚尾等特征,越来越多学者对GARCH族模型的条件分布形式进行了研究。但是仅对GARCH模型条件分布进行修正是不够的,还需要对模型本身的函数形式进行修正。基于得分函数的时变参数建模思想近年来受到广泛关注,本文借助这一思想对EGARCH模型中对数标准差进行时变波动建模,并利用EGB2分布族作为模型的条件分布,进而建立GAS-EGARCH-EGB2模型。以我国10只中证行业指数为研究对象考察GAS-EGARCH-EGB2模型的风险预测效果,GAS-EGARCH-EGB2模型样本外VaR预测表现普遍优于ACM-EGARCH-EGB2模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
于孝建 王秀花
本文将Hansen等(2012)的Realized GARCH模型扩展为包含日内收益率、日收益率以及已实现波动率的混频已实现GARCH模型(M-Realized GARCH模型)。该模型将日内交易分为前后两段,引入了混频均值方程,并对混频均值方程的残差分别建立条件波动率方程和已实现日波动率方程。本文采用2013—2016年沪深300指数混频数据,分别在扰动项服从正态分布、t分布和广义误差分布的假设下,采用损失函数、SPA检验、kupiec检验和动态分位数检验法,对GARCH、Realized GARCH和
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王杰 杨爱军 林金官
选择合适波动模型和概率分布成为影响VaR预测可靠性的重要因素,本文首次结合HGARCH模型和AST分布来对金融资产收益率进行建模,并将所构建模型用于VaR预测研究中。我们重点比较研究不同头寸和不同风险水平下HGARCH模型及其子类共20种GARCH族模型的VaR预测效果,并系统性研究HGARCH模型中两个波动非对称参数在波动非对称性刻画和VaR预测中的作用。研究结果表明,在样本内,AST分布下的非对称GARCH族模型具有更好的波动拟合效果、分布拟合效果和VaR预测效果;HGARCH模型的两个波动非对称参数虽然在理论上是互补品的关系,但实际建模效果类似,相互之间更接近替代品的关系。在样本外,AST分布下的非对称GARCH族模型在波动拟合、分布拟合和VaR预测方面的优越性有所下降;两个波动非对称参数的实际效果也近似为替代品,其中放缩参数相比位移参数更具优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘昆仑 万建平 谷伟
传统的计算VaR的RiskMetrics方法不能对市场风险分布的“厚尾”现象给出较为满意的刻画和计算。本文将双曲分布应用到VaR模型的计算之中。事实上,通过对股票市场的实证研究表明,股票市场数据呈现厚尾现象,用双曲分布对数据的拟合要比RiskMetrics方法假定的正态分布更符合金融数据的实际情况,故本文的结论与方法对金融市场的风险管理是有价值的。
关键词：
VaR 双曲分布
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘赛可 何晓群 夏利宇
GAS模型是一种基于观测的动态模型,理论简单且应用灵活,可以直接估计VaR。将GAS模型和GARCH类模型应用于不同条件下生成的模拟数据和三个时间段的沪深300指数的日对数收益率数据,并比较模型关于VaR的预测效果。结果表明:在对称的条件分布下,GAS模型容易高估风险且不稳健,其表现不如GARCH类模型;但在条件分布为有偏的时,GAS模型与GARCH类模型的表现相当,部分情况下会优于GARCH类模型,尤其在实证分析中关于序列2和序列3的VaR的估计,GAS模型的预测效果较好。因此,实际应用中,对于具有较明显偏态分布或尖峰分布的数据可以考虑使用GAS模型预测动态VaR。
关键词：
动态VaR GAS模型 GARCH类模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪潘义 吴凤平
文章将数据统计分组,用灰色预测分析,对不同季节的时间序列分别建立了一阶微分方程,并求出预测公式,从而得出预测值。这种模型比通常的季节预测模型有更好的效果。
关键词：
统计分组 灰色 季节波动 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨杰 张绍宗
金融风险的VaR度量方法已经成为国际风险管理的重要内容。鉴于VaR本身可以看做是资产或资产组合收益率的左侧分位数,文章根据蒋文江教授于2004年提出的一类新型的分位数概率模型,直接构建基于分位数分布的动态VaR模型,并利用该模型对标准普尔500指数、恒生指数、上证综合指数和深证成分指数进行实证检验,结果显示:基于新型分位数分布的VaR模型在99%的高置信水平下能够较好地刻画证券市场的金融风险,且动态VaR模型在发达证券市场的表现优于国内证券市场的表现。
关键词：
分位数 概率模型 动态VaR
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征,提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先,该模型提出包含年度作用系数的季节因子,其通过年度作用系数的改变,可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子;其次,考虑行为序列受时间变化作用的影响,在预测模型中加入线性修正项,以提高模型预测精度,并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后,将模型用于郑州站点降水的模拟与预测,研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征，提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先，该模型提出包含年度作用系数的季节因子，其通过年度作用系数的改变，可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子；其次，考虑行为序列受时间变化作用的影响，在预测模型中加入线性修正项，以提高模型预测精度，并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后，将模型用于郑州站点降水的模拟与预测，研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 国际商务研究
[作者]
徐溪
传统的权证定价方法假定标的证券收益率服从对数正态分布。但现实世界中标的证券收益率却具有尖峰厚尾分布,波动率的聚集性,证券市场的"杠杆作用"等特征,因而传统定价结果可能导致偏差较大。为此,本文以随机波动率代替历史波动率的假设,消除金融时间序列的异方差性的影响;运用GARCH模型族中的3种模型(GARCH,EGARCH,GJR-GARCH)对其进行参数估计,及权证定价对比;还分别就历史与随机波动率的差别、对称型与非对称型GARCH模型的差别,以及理论与实际的差别进行了比较分析。结论得出这种差别的来源,并对此进行了探讨。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘青 戴经跃 杨超
GARCH族模型已广泛地应用于金融市场中资产收益波动率的预测。尽管如此,在实际应用中异方差结构的选择是预测建模的一个难题。文章从波动性预测的视角,提出一种高效的半参数方法进行序列结构参数的估计,以减少估计的效率代价对模型绩效评估的影响。此外,使用最小二乘方法评估模型绩效以输出统计意义下的结果,并规避"数据窥察"问题。在实证分析中,以股票市场的收益数据为样本,对6种常见的GARCH族结构进行了实证对比研究,结果发现,与其它GARCH类结构相比,指数GARCH(EGARCH)模型可较好地预测资产收益率的波动过程。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王天一 黄卓
"厚尾现象"是金融时间序列分布的一个普遍特征,本文将RealizedGARCH模型推广到容纳厚尾分布的情形,并将杠杆函数的幂次放松为待估参数。结果显示,使用Skewed-t分布的模型能够较好地反映收益率序列的厚尾和偏峰性质,放松的幂次参数可以给出更贴合数据的"信息冲击曲线"。引入厚尾分布亦可用改进Realized GARCH模型对实现测度的预测,其中使用标准t分布的模型给出的预测精度最高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡光辉 应雪海 徐君
文章扩展了Realized EGARCH模型，即结合Generalized Autoregressive Score(GAS)模型推导不同偏峰厚尾分布下的分布相依冲击响应函数，构建Realized GAS-EGARCH模型，应用于金融资产的波动率与VaR预测，并采用损失函数、MCS检验与VaR后验分析法分别探究新模型对波动率和风险的预测能力。对申万银行指数高频数据的实证结果显示：（1）基于偏峰厚尾分布的Realized GAS-EGARCH模型对波动率的刻画能力优于相应分布的Realized EGARCH模型；（2）损失函数与MCS检验结果显示，条件分布为偏广义误差分布（SGED）的Realized GAS-EGARCH模型对波动率的预测精度最高；（3）对VaR预测序列进行无条件覆盖性检验、独立性检验和条件覆盖性检验分析，认为Realized GAS-EGARCH模型能够有效测度市场风险。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐静
文章研究金融资产不服从正态分布以及各金融资产之间不是线性关系下VaR值的度量,即用SV模型和多分形波动测度模型去计算VaR,并用基于失败率的Kupiec检验方法对这两种方法加以比较。结果表明在高分位数水平上(高市场风险水平上),对于金融市场的大幅度波动,用多分形波动测度能更好的去刻画,计算VaR也更为合适。
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