风险度量中GARCH族模型的选择及在我国股市的应用
以GARCH族模型为基础计算风险价值VaR时,其分布的假设、模型的选择以及样本量的大小对风险度量模型都有一定影响。针对如何从大量模型中选取最优模型的问题,论文提出了MQL函数,并通过对我国股市的实证研究得到一些结论:模型的类型对VaR值的影响没有太大的区别;AIC值作为风险度量模型的选择标准是不准确的,可能产生模型误差；当多个模型的LR值都通过了X2检验甚至都相同时,MQL函数可以作为一种选择最优风险度量模型的途径。
GARCH族模型 风险度量 模型选择 VaR值 MQL函数 股市应用
赵振全 张琳琳
吉林大学数量经济研究中心河南理工大学
国内会议
烟台
中文
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2008-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）