發(fā)布時間：2025-03-26 18:50

　　 以CAViaR模型為基礎,結合Expectile模型,構建半參數(shù)CARE模型,度量金融市場的在值風險。選取2003年1月3日至2015年12月31日上證綜合指數(shù)與深圳成份指數(shù)為研究對象,分別采用半參數(shù)CARE模型與GARCH模型刻畫VaR的波動情況,并運用幾類常返檢驗來評估模型的優(yōu)劣。結果表明:GARCH模型能更好地刻畫深證成份指數(shù)1%VaR與上證綜合指數(shù)5%VaR,而半參數(shù)CARE模型能更好地刻畫深證成份指數(shù)5%VaR與上證綜合指數(shù)1%VaR。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
一、引 言
二、半參數(shù)CARE模型的設定與估計
    (一) 基于Expectile的VaR估計
    (二) 模型設定
    (三) 模型估計
三、實證分析
    (一) 樣本的選取及描述
    (二) 金融市場VaR度量結果分析
    (三) 模型選擇
四、 結 論



本文編號：4037654