摘要: 对金融资产回报,用FIGARCH模型捕捉波动的异方差性和长期记忆性的同时,将回报序列转化为标准残差序列、通过用EVT-BM方法拟合标准残差的尾部分布来处理回报序列的厚尾性,建立了金融风险度量模型——基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR模型。并用该模型对上证综合指数进行实证分析,结果表明模型能够更精确、合理地度量上证综合指数回报的VaR风险。
中图分类号:
肖智, 傅肖肖, 钟波. 基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR风险测度[J]. 中国管理科学, 2008, 16(4): 18-23.
XIAO Zhi, FU Xiao-xiao, ZHONG Bo. Dynamic VaR Risk Measures Based on EVT-BM-FIGARCH[J]. Chinese Journal of Management Science, 2008, 16(4): 18-23.