CSpace  > 应用数学研究所
高频数据下基于pgarch模型的var估计方法及应用
樊鹏英1; 兰勇2; 陈敏3
2017
Source Publication系统工程理论与实践
ISSN1000-6788
Volume37Issue:8Pages:2052
Abstract高频数据在风险价值VaR度量和预测方面的价值日益凸显,文中基于高频数据为嵌入日内收益过程的PGARCH模型提出一类稳健M估计,同时给出相应的VaR估计方法,并基于沪深300指数和恒生指数的5分钟高频数据对时间内和时间外的VaR进行估计预测.实证结果表明,高频数据下PGARCH模型的M估计所提供的VaR估计方法可更加准确的预测VaR,预测结果均优于日间低频数据的估计结果和基于高频数据的QMLE估计结果,该方法可以很好地应用于风险管理中.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/47817
Collection应用数学研究所
Affiliation1.北京工商大学
2.中国人民大学
3.中国科学院数学与系统科学研究院
Recommended Citation
GB/T 7714
樊鹏英,兰勇,陈敏. 高频数据下基于pgarch模型的var估计方法及应用[J]. 系统工程理论与实践,2017,37(8):2052.
APA 樊鹏英,兰勇,&陈敏.(2017).高频数据下基于pgarch模型的var估计方法及应用.系统工程理论与实践,37(8),2052.
MLA 樊鹏英,et al."高频数据下基于pgarch模型的var估计方法及应用".系统工程理论与实践 37.8(2017):2052.
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