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基于EVT-POT-SV-MT模型的极值风险度量
【出 处】:
SV-MT
风险补偿
Monte
Carlo模拟
极值理论
Pareto分布
【作 者】:
董耀武
;
周孝华
;
姜婷
【摘 要】针对金融资产收益的异常变化,采用SV-MT模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过SV-MT模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的金融风险度量模型——基于EVT-POT-SV-MT的动态VaR模型。通过该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险。
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