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摘要:
随着高频金融数据的获取,已有很多基于高频数据的研究,包括已实现波动率的估计及其分布特征分析等.尝试结合日内高频数据和日收益率数据,基于Copula方法分析了日收益率与“已实现”波动率以及日内价差之间的相依结构.通过分象限对数据进行了Copula拟合,给出了一类特殊数据的联合分布估计方法,进而给出了已实现波动率和日内价差条件下的CVaR的估计方法.最后基于中国股市上证综指和深证成指的高频收益率数据进行了实证分析,并对两种条件下的CVaR方法进行了预测效果的比较,实证结果表明已实现波动率条件下的CVaR预测效果更好.
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文献信息
篇名 已实现波动与日内价差条件下的CVaR估计
来源期刊 管理科学学报 学科 数学
关键词 Copula "已实现"波动率 日内价差 CVaR
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 60-71
页数 分类号 F830.59|O211.3
字数 7943字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-9807.2012.08.006
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 缪柏其 中国科学技术大学统计与金融系 153 2712 26.0 46.0
2 叶五一 中国科学技术大学统计与金融系 54 1328 18.0 36.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Copula
"已实现"波动率
日内价差
CVaR
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
管理科学学报
月刊
1007-9807
12-1275/G3
大16开
天津市南开区卫津路92号天津大学
6-89
1992
chi
出版文献量(篇)
2081
总下载数(次)
5
总被引数(次)
85886
论文1v1指导