基于风险度量模型的高频股票交易数据的比较分析 |
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作者姓名: | 董小刚 高斌 张淼 虞迪 |
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作者单位: | 长春工业大学 数学与统计学院,吉林 长春130012;长春工业大学 数学与统计学院,吉林 长春130012;长春工业大学 数学与统计学院,吉林 长春130012;长春工业大学 数学与统计学院,吉林 长春130012 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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摘 要: | 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.
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关 键 词: | 风险度量 VaR CVaR GARCH模型 |
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