基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
首先描述金融时间序列的一般特性,从收益率的波动性与分布两方面进行考虑,建立起计算时变风险值VaR和ES的模型,并在多种分布情形下动态测算上证综合指数的风险,结果表明基于GED分布的VaR模型能够较好地刻画高频时间序列的尖峰肥尾性及杠杆效应等特性,而ES模型则有效地弥补了VaR模型的不足之处.
推荐文章
SV-GED模型在中国股市的VaR与ES度量及分析
随机波动模型
Value-at-Risk
广义误差分布
Expected Shortfall
VaR模型在股市风险度量中的实证分析
VaR
A股市场
风险度量
历史模拟法
基于时变多元Copula-VaR的商业银行汇率风险度量
商业银行
汇率风险度量
时变多元Copula模型
VaR(Value at Risk)
风险度量新趋势分析
风险价值
一致性风险度量
期望损失
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 股市风险VaR与ES的动态度量与分析
来源期刊 系统工程 学科 经济
关键词 Value-at-Risk Expected Shortfall APARCH模型 GED分布
年,卷(期) 2004,(1) 所属期刊栏目 金融系统工程
研究方向 页码范围 84-90
页数 7页 分类号 F830.59
字数 6100字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4098.2004.01.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈学华 广州大学数量经济学研究所 20 895 14.0 20.0
2 杨辉耀 广州大学数量经济学研究所 28 928 15.0 28.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (97)
同被引文献  (25)
二级引证文献  (260)
1963(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1982(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1986(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1987(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1993(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2004(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2005(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2006(15)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(6)
2007(17)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(8)
2008(33)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(21)
2009(38)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(26)
2010(36)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(28)
2011(38)
  • 引证文献(10)
  • 二级引证文献(28)
2012(29)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(22)
2013(31)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(23)
2014(23)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(17)
2015(24)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(22)
2016(22)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(18)
2017(17)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(16)
2018(13)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(11)
2019(11)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(9)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
Value-at-Risk
Expected Shortfall
APARCH模型
GED分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程
双月刊
1001-4098
43-1115/N
大16开
长沙市浏河村巷37号湖南省社会科学院内
42-67
1983
chi
出版文献量(篇)
4447
总下载数(次)
29
论文1v1指导