排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
探讨GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型的参数估计,并在实例分析中比较了其估计效果.针对高频股票交易数据的非平稳性,建立对数收益率的ARMA(3,2)-GARCH(1,1)模型,并计算VaR和CVaR的值.实证研究表明,GARCH-CVaR模型比GARCH-VaR模型估计效果更好,运用GARCH模型能有效计算出VaR和CVaR的值,从而精确给出证券市场中高频股票交易数据的风险度量. 相似文献
2.
1