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基于E-GAS-AST模型对金融市场的风险度量与回测

论文摘要

针对金融数据的重尾、波动聚集、非对称性等特征,提出了基于GAS模型的两种新模型:E-GAS-AST模型和E-GAS-AST-GPD模型,并利用新模型对实际数据进行了风险度量和回测。基于GAS模型,结合具有重尾特征的非对称学生t-分布（简介AST）,参照EGARCH模型提出了E-GAS-AST模型,并使用GPD分布对尾部极值特征进行进一步的描述,重新得到E-GAS-AST-GPD模型。最后,通过研究两个模型各自的残差分布计算出VaR值和ES值,并分别进行回测检验。引入了半参数GARCH模型进行风险度量的估计与提出的两个模型进行比较,对道琼斯指数和上证指数的实证研究表明提出的E-GAS-AST模型是一个较好可行的模型,可用于对金融市场进行风险度量的模型。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 第1章 绪论
  • 第2章 模型
  •   2.1 模型1:E-GAS-AST模型
  •     2.1.1 模型提出
  •     2.1.2 VaR和ES的计算
  •   2.2 模型2:E-GAS-AST-GPD模型
  •     2.2.1 模型提出
  •     2.2.2 VaR和ES的计算
  •     2.2.3 阈值选取
  •   2.3 对比模型:半参数GARCH模型
  • 第3章 回测方法
  •   3.1 VaR的回测
  •     3.1.1 非条件覆盖检验
  •     3.1.2 独立检验
  •     3.1.3 条件覆盖检验
  •   3.2 ES的回测
  •     3.2.1 Bootstrap检验
  •     3.2.2 ES的V检验
  • 第4章 数据模拟
  • 第5章 实证分析
  •   5.1 道琼斯指数
  •   5.2 上证指数
  • 第6章 总结
  • Bibliography
  • 致谢
  • 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 夏艺萌

    导师: 陈昱

    关键词: 风险度量,模型,分布,回测检验

    来源: 中国科学技术大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 数学,金融,证券,投资

    单位: 中国科学技术大学

    基金: 国家重点研发计划项目(课题编号:2016YFC0800104)

    分类号: F831.51;O211.67

    总页数: 48

    文件大小: 3268K

    下载量: 77

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/9302aa8acb350ea09f126dd2.html