基于Bootstrap中位数—方差估计方法的改进EM算法的VaR度量及实证

• 作者: 谢婉婷 谷伟
• 来源期刊: 现代商业
• 关键词: VaR值估计 Bootstrap估计 EM算法 MonteCarlo模拟
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 广角
• 页码范围: 164-165
• 页数: 2页
• 字数: 1471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5889.2018.24.083

摘要

本文首先介绍了VaR值计算的历史模拟法和方差—协方差方法,并提出了基于Bootstrap重抽样技术的改进EM算法的VaR值计算方法.该方法将Bootstrap非参数方法得到的中位数和方差估计作为EM算法的初始值,同时将EM算法权重估计值赋权于Bootstrap方法方差,并采用Monte Carlo模拟随机数发生器计算分布分位数值,最终得到VaR值.实证部分说明该改进EM算法具有一定的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷伟	中南财经政法大学统计与数学学院	10	28	3.0	4.0
2	谢婉婷	中南财经政法大学统计与数学学院	2	8	2.0	2.0