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中国股市风险CAViaR方法的稳定性分析及其时变建模
引用本文:刘新华,黄大山.中国股市风险CAViaR方法的稳定性分析及其时变建模[J].系统工程理论与实践,2005,25(3):1-6.
作者姓名:刘新华  黄大山
作者单位:(1)中国科学院数学与系统科学研究院; (2)中国科学院研究生院;(3) 日本京都大学情报学研究科
基金项目:中国科学院知识创新工程项目(PPKIP)
摘    要:在介绍诺贝尔经济学奖得主 Engle 及合作者 Manganelli 于 1999 年提出的 CAViaR 模型理论及实际意义的基础上,采用 Hansen 检验方法重点探讨了中国股市风险 CAViaR 建模的稳定性问题.通过对上证综合指数与深圳成指的实证研究, 认为 Engle 及 Manganelli 所力荐的四个参数 CAViaR 模型用于中国股市风险建模是相当不稳定的,不能很好地适合现实的中国股票市场.鉴于此,提出了具有时变参数的 CAViaR,模型通过失败率检验法得到了相对较好的结果,明显地提高了模型的度量与防范市场风险能力.

关 键 词:VaR  参数稳定性  Hansen检验  时变参数    
文章编号:1000-6788(2005)03-0001-06
修稿时间:2004年5月12日

The Stability Analysis and Time-varying Modeling of CAViaR for Chinese Stock Markets
LIU Xin-hua,HUANG Da-shan.The Stability Analysis and Time-varying Modeling of CAViaR for Chinese Stock Markets[J].Systems Engineering —Theory & Practice,2005,25(3):1-6.
Authors:LIU Xin-hua  HUANG Da-shan
Institution:(1)Academy of Mathmetics and Systems Science; CAS;(2)Graduate School of the Chinese Academy of Sciences;(3)Department of Applied Mathematics and Physics,Graduate School of Informatics
Abstract:In this paper, we introduce the CAViaR(Conditional Autoregressive Value at Risk by Regression Quantiles)model, proposed by Engle and Manganelli(1999) to compute VaR(Value at Risk), and its practical contributions for risk management. Given the stability of VaR modeling is usually important for prediction and econometric inference in practice, the Hansen’s test for parameter instability is carried on to explore the stability of CAViaR modeling of the risk of the Chinese stock market...
Keywords:VaR  parameter stability  Hansen’s test  time-varying parameter                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      
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