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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 218 毫秒

1.  上海股市VaR与CVaR的密度核估计  
   王筱筱《商场现代化》,2009年第21期
   针对我国证券市场收益率分布所表现出来的尖峰厚尾特性,本文采用密度核估计方法对上证综指的收益率分布进行拟合。实证分析证明,密度核估计与正态分布相比,数据拟合好,估计的VaR值和CVaR值有效、可信。同时,似然比率LR检验也表明,在较大的窗宽范围内,对一般尾部或极端尾部都能给出准确的描述。    

2.  基于极值分布理论的VaR与ES度量  被引次数:4
   陈守东  长春市  胡铮洋《数量经济技术经济研究》,2007年第24卷第3期
   本文应用极值分布理论对金融收益序列的尾部进行估计,计算收益序列的在险价值VaR和预期不足ES来度量市场风险。通过伪最大似然估计方法估计的GARCH模型对收益数据进行拟合,应用极值理论中的GPD对新息分布的尾部建模,得到了基于尾部估计产生收益序列的VaR和ES值。采用上证指数日对数收益数据为样本,得到了度量条件极值和无条件极值下VaR和ES的结果。实证研究表明:在置信水平很高(如99%)的条件下,采用极值方法度量风险值效果更好。而置信水平在95%下,其他方法和极值方法结合效果会很好。用ES度量风险能够使我们了解不利情况发生时风险的可能情况。    

3.  基于广义帕累托分布稳健估计法的沪市VaR预测  
   吴亮  邓明《首都经济贸易大学学报》,2013年第15卷第4期
   针对金融收益序列的“高峰、厚尾”特征,本文将ARMA-GARCH模型和POT模型结合起来度量上证综指的VaR,用广义帕累托分布(GPD)对POT模型的超额阈值进行拟合得到VaR.考虑到GPD参数的极大似然估计非稳健性,本文使用了GPD参数的三种稳健估计法:最小密度功效散度、中位数和似然矩估计.动态回溯检验结果表明,使用稳健方法拟合GPD,可以得到更为稳健、精准的VaR度量,并得到GPD稳健估计优劣性的比较结果.    

4.  非参数核密度估计在异方差模型中的应用  
   胡蓓蓓  宗刚《数量经济技术经济研究》,2014年第10期
   针对非参数核密度估计中最优窗宽的选择在实际建模中的不足,提出了一个新的最优窗宽选择的迭代方法,克服了使用传统的经验法则所带来的局限性。并在此基础上用一种新的非参数核密度估计ML方法应用到了中国股票市场,通过与极大似然估计对比论证了此方法的有效性和可行性。实证分析表明,通过与实际值的模拟对比,运用非参数估计技术得到上证指数日收益率的拟合值要优于极大似然估计的拟合值。    

5.  我国商业银行操作风险模拟估计  被引次数:1
   高丽君  李建平《山东财政学院学报》,2009年第5期
   本文利用极值理论和蒙特卡洛模拟相结合的方法对我国商业银行操作损失整体分布进行估计。首先根据均超函数图估计出恰当的阈值,利用假设检验估计超阈值的发生强度,用广义帕累托分布估计了超限参数。采用模拟方法分别对超阈值的发生强度和损失强度进行拟合,得到年度超阈值损失分布的估计。低于闲值的分布采用统计方法获得发生强度和损失强度的分布。两者结合得出一定时期内操作风险总分布,并得出一定时期内的操作风险资本金。    

6.  基于GARCH模型及VaR方法的证券市场风险度量研究  被引次数:2
   陈林奋  王德全《工业技术经济》,2009年第28卷第11期
   本文运用GARCH类模型对上证指数和中证全债指数序列进行拟合分析,并估计了其多头和空头头寸的VaR值,得出如下主要结论:我国股票市场存在显著的非对称效应,而债券市场是否存在非对称效应并不明确;在度量VaR值时,除了模型种类的选择外,关键因素是分布假设和显著性水平的高低;在正态分布下,当置信水平较低时,估计的VaR值能较好地刻画序列的尾部特征,但当显著性水平较高(如99%)时,估计的VaR值存在低估风险的情形;在t-分布和GED分布下,无论显著性水平的高低,GARCH类模型均能很好地刻画序列的尾部特征;2003年以来我国债券市场的风险远小于股票市场.    

7.  基于半参数Copula的信用风险实证分析  
   余立凡  何海鹰《福建金融》,2010年第10期
   随着金融市场的不断深入和发展,金融相关性分析越来越复杂,Copula技术以处理非正态联合分布的优良性质得到了国内外学术研究的广泛关注。本文通过非参数的核密度估计法估计Copula的边缘分布,用两阶段最大化方法确定Copula的参数和核密度估计的带宽,用Copula理论更加准确地描述资产的相关性,从而更加准确地量化金融市场的风险,并在KMV的框架下,讨论中国A股市场投资组合的信用风险。    

8.  中国股市收益分形分布的实证研究  被引次数:4
   黄诒蓉《南方经济》,2006年第2期
   近年来,分形分布在金融市场中的研究和应用逐渐引起研究者的浓厚兴趣。本文借助分形分布理论对中国股票市场的收益分布特性进行了实证研究,估计出了分形分布的参数,绘制了分形分布的密度曲线,并对其进行了拟合检验。实证结果表明,分形分布能较好地拟合中国股票市场的收益序列。    

9.  上海股市的VaR风险研究  
   方杰兴《经济师》,2007年第4期
   针对上证综合指数收益率分布的尖峰厚尾特征,文章分别用GARCH-正态模型、GARCH-t模型和GARCH-GED模型进行拟合,证明了上海股市具有正的风险溢价,并存在杠杆效应。然后分别用这三种模型估计出的结果计算上海股市的日度VaR值,结果发现GARCH-GED模型比GARCH-正态模型能更好地度量上海股市的风险。    

10.  中美股市收益率波动特征比较分析——基于非参数检验及其分布的核密度估计  
   厉益洲  张泓屿  王耶李《中国外资》,2013年第20期
   本文运用K-S、Wilcoxon、J-B检验对中美股市收益率统计特性进行了研究,检验了收益率分布的非正态性和同分布性,并采用Spearman和Kendall检验,对2005年1月4日至2013年5月31日沪深300指数和S&P500指数历史收益率的相关性进行检验,最后利用非参数核密度估计技术拟合了沪深300股指期货收益率分布,结论表明:中美股市收益率具有非正态性、同分布性和高相关性,非参数核密度估计能较好地捕捉市场的风险特征,结论相对更准确。    

11.  关于开放式基金VaR风险的比较——基于半参数与非参数法  
   刘平《经济问题》,2011年第11期
   在刻画和估计资产联合损失分布函数的基础上对开放式基金VaR风险进行比较分析。在极值情况下有两种算法:一种是半参数法,采用GPD分布来拟合损失分布的尾部和核密度分布拟合损失分布的中间部分,运用copula函数来刻画资产损失的相依结构;另一种是非参数法,用Bootstrapping和FHS方法对收益率进行抽样和模拟。经过实证分析发现在较低置信水平下,宜于采用非参数法;而在较高置信水平下,采用半参数法则更合适,这也充分说明半参数法适合在更极值情形下对开放式基金估计VaR风险。    

12.  上证综指收益波动性及VaR度量研究  被引次数:5
   胡援成  姜光明《当代财经》,2004年第6期
   基于对上证综指日回报序列分布分别作正态分布、t分布和广义误差分布(GED)的假设基础上,采用(E)GARCH模型和方差-协方差法,度量了上海股票市场的潜在风险和波动性。在验证了三个模型对VaR估计的有效性之后,得出AR(1)-EGARCH(1,1)-M-GED模型对上海股票市场的拟合最优,并得出了有效的VaR估值。    

13.  股票收益率分布的核密度估计及蒙特卡罗模拟检验——基于涨跌停板制度推出前后数据的比较研究  
   刘红忠  何文忠《世界经济文汇》,2010年第2期
   利用预先设定好的分布形式对股票收益率进行拟合不可避免会产生模型设定误差,因此,本文利用核密度估计方法,以涨跌停板制度推出为界,对1992年5月21日—2009年6月30日期间的股票收益率分别进行了拟合和蒙特卡洛模拟检验。研究发现,使用核密度估计技术很好地近似了真实股票收益率分布;并且,涨跌停板推出以后的股票收益率曲线比推出之前要尖,尾部更厚,对这一现象,本文从行为金融和市场微观结构角度进行了解释。    

14.  上证综指深证成指的相关性分析——基于Copula连接函数  
   田茂茜《金融经济(湖南)》,2011年第10期
   本文研究了对于给定的4种Copula模型,通过CML方法进行参数估计,由边缘分布二元直方图与在求出的估计参数下绘制的密度函数图形加以对比分析,再由样本与经验Copula分布进行直观的Q-Q图检验,然后用负对数似然函数值、AIC信息准则进行了拟合优度检验,认为Symmetrised Joe-Clayton copula能够更好的刻画上证指数和深证指数的相依结构。    

15.  上证综指深证成指的相关性分析——基于Copula连接函数  
   田茂茜《金融经济(湖南)》,2011年第5期
   本文研究了对于给定的4种Copula模型.通过CML方法进行参数估计.由边缘分布二元直方图与在求出的估计参数下绘制的密度函数图形加以对比分析.再由样本与经验Copula分布进行直观的Q—Q图检验,然后用负对数似然函数值、AIC信息准则进行了拟合优度检验.认为Symrnetrised Joe-Clayton copula能够更好的刻画上证指数和深证指数的相依结构。    

16.  VaR置信水平的修正方法及“上证指数”实证分析  
   《价值工程》,2016年第19期
   针对风险价值VaR的置信水平在真实分布与拟合分布下存在差异的问题,构建了修正因子对拟合分布下VaR的置信水平进行修正。利用Kolmogorov-Smirnov检验法得到拟合曲线对金融收益历史数据的拟合优度,并结合拟合分布对真实数据分布的估计偏差构建修正因子。通过对标准正态分布随机数的数值模拟和基于上证指数对数据收益率进行的实证分析,验证了所构建的修正因子的合理性。    

17.  基于极值理论和Bootstrap方法的E-VaR研究和实证分析  
   李婷婷  汪飞星《价值工程》,2007年第26卷第3期
   考虑金融时间序列的厚尾特性,讨论了应用极值理论中的广义Pareto分布模型度量风险的问题。利用Bootstrap和MLE方法对参数进行点估计和区间估计,得出E-VaR的估计值,并对深证综指收益进行实证分析,探讨与尾部相关的极值风险,结果令人满意。    

18.  基于混合密度网络的股市流动性风险研究  
   朱悦宏  张晨曦《中国证券期货》,2013年第9期
   本文提出了运用混合密度网络计算流动性指标的密度分布,并将其纳入到VaR框架计算股市的流动性风险。首先,构建了一个股票市场流动性的度量指标。其次,由于混合密度网络可以任意逼近真实的密度函数,可较好地满足金融时间序列尖峰胖尾的统计特征。所以我们用混合密度网络来估计流动性指标的密度分布。最后,将混合密度网络输出的条件密度函数纳入到较成熟的VaR框架中,进而度量流动性风险。基于混合密度网络来进行流动性风险管理,为丰富风险管理技术提供了一个新的思路和手段。    

19.  基于VaR理论的工程造价风险研究  
   未红  卢磊《价值工程》,2009年第28卷第12期
   随着极值统计理论的发展,其在水文、海洋、气象、地震、金融、以及工程等可靠性领域被越来越广泛地应用。文中根据极端事件风险理论和工程造价风险分析的实际,提出了基于POT模型的一种极值分布——GPD,并利用GPD分布,得到相应的VaR(风险价值)估计值,实现对工程造价风险的度量。    

20.  基于非参数方法的收入分布估计  
   姜楠《中国外资》,2010年第10期
   本文采用非参数核密度估计对收入分布进行研究,在对收入分布的研究中,最核心的问题是最优带宽的选择,本文利用卡方拟合优度方法采确定最优带宽,并将计算结果与R软件的自动挑选最优带宽的结果进行比较,从而得出卡方检验法确定的带宽基本上能够满足要求,使得模拟更为精确.研究结果显示非参数核密度方法能很好的刻画收入分布的特征.    

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