CVaR-EGARCH-GED模型及其在金融领域的应用
条件风险价值(CVaR)是对金融资产风险的一种度量,它对风险价值(VaR)进行了一定的改良;EGARCH模型用于模拟金融资产的波动(异方差现象),可以动态度量金融资产的风险;为了描述收益序列的尖峰厚尾性,本文采用广义误差分布(GED)来拟合收益分布;以此EGARCH-GED模型计算CVaR称作CVaR-EGARCH-GED模型。以沪深两市的股市指数进行实证分析,结果表明CVaR-EGARCH-GED模型在中国两个股票市场上具有良好的拟合和预测效果,可以作为中国的股票市场特别是深市风险管理的有效工具。
风险价值 条件风险价值 EGARCH模型 广义误差分布 股票市场 风险管理
李伟栋 李述山
山东科技大学信息科学与工程学院 山东 青岛 266510
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）