基于GJR模型的EVT动态风险测度研究

• 作者: 林宇 魏宇 黄登仕
• 来源期刊: 系统工程学报
• 学科: 经济
• 关键词: GJR EVT 极值尾部 动态风险 测度
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 45-51
• 页数: 7页
• 分类号: F830.91
• 字数: 5933字
• 语种: 中文

摘要

通过运用ARMA-GJR模型捕获上证综指的损失序列的自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,用极大似然估计(MLE)估计模型参数以求出条件均值和条件方差以及标准残差序列;然后假设沪市指数损失标准残差序列近似满足EVT条件,分别取175、105和35个极值数据并运用MLE来估计广义帕累托分布(generalized Pareto distribution,GPD)的参数,进而估计出q分位数对应的动态风险值VaR(value at risk)和ES(expected shortfall);最后对风险测度方法的估计效果进行分析.实证结果表明:标准残差序列的极值尾部近似服从GPD,ES是相对于VaR更保守的风险测度方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏宇	西南交通大学经济管理学院	84	2208	27.0	43.0
2	黄登仕	西南交通大学经济管理学院	118	3532	32.0	56.0
3	林宇	西南交通大学经济管理学院	6	136	6.0	6.0