沪深300指数风险价值分析——基于PARCH-VaR方法 |
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引用本文: | 李刚,王宝义.沪深300指数风险价值分析——基于PARCH-VaR方法[J].中国商贸:销售与市场营销培训,2012(30). |
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作者姓名: | 李刚 王宝义 |
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作者单位: | 天津财经大学 |
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摘 要: | 由于我国的沪深300指数收益率序列呈现出三种特性:左偏、尖峰厚尾和波动聚集,PARCH模型可以更完美地刻画序列的分布特征。本文利用PARCH模型对指数收益率序列进行拟合,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国沪深300指数的风险。研究结果表明,如果假设残差同时服从三种分布:正态分布、t分布和广义误差分布,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国沪深300指数的风险问题。
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关 键 词: | PARCH模型 反馈检验 VaR方法 |
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