东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页

基于双曲线记忆HYGARCH模型的动态风险VaR测度能力研究

ISSN号：1003-207X
期刊名称：《中国管理科学》
时间：0
分类：F830[经济管理—金融学]
作者机构：[1]成都理工大学商学院,四川成都610059
相关基金：国家自然科学基金资助项目（71171025,71071131,70771097）;教育部“新世纪优秀人才支持计划”（NcET08-0826）;成都理工大学高层次人才科研启动基金（HJ0038）;教育部人文社会科学研究青年基金（10YJCZH086）;成都理工大学优秀创新团队培育计划项目（2010TD01）

作者：林宇[1]

关键词：金融市场, 典型事实, HYGARCH, 动态风险, 测度, financial markets, stylized facts, HYGARCH , dynamic risk, measurement

中文摘要：

本文针对金融市场的典型事实特征，运用自回归分数移动平均（Fractional Integrated Autoregressive Moving Average，ARFIMA）模型与双曲线记忆广义自回归条件异方差模型（Hyperbolic Memory Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity，HYGARCH）模型、分数协整非对称自回归条件异方差（Fractional Integrated Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedasticity，FIAPARCH）模型和分数协整指数广义自回归条件异方差（Fractional Integrated ExponentialGeneralized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity，FIE—GARcH）模型结合，并运用有偏学生t分布（Skew Studentt Distribution，SKST）来捕获金融收益分布形态，以此开展动态风险测度研究，进而运用返回测试（Back—Testing）中的似然比率测试（Likelihood RatioTest，LRT）和动态分位数回归（Dynamic Quantile Regression，DQR）方法对风险模型的准确性与精度进行联合检验。通过实证研究，得到了一些非常有价值的实证结论：ARFIMA（1，d，1）-FIAPARCH（1，d，1）-SKST模型与ARFIMA（1，d，1）-HYGARCH（1，d，1）-SKST模型均表现出卓越的风险测度能力，但没有绝对优劣之分；ARFIMA（1，d，1）-FIE—GARCH（1，d，1）-SKST模型在成熟市场的表现能力差强人意；本文引人的所有风险模型在中国大陆沪、深股市表现优越且没有实质性差异。

英文摘要：

This paper applies Fractional Integrated Autoregressive Moving Average （ARFIMA） model and Hyperbolic Memory Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity （HYGARCH） model, Fractional Integrated Asymmetr＇ic Power Autoregressive Conditional Heteroscedasticity （FIAPARCH） model and Fractional Integrated Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity （FIEGARCH） model to capture some stylized facts of conditional volatility and conditional return of finan- cial markets, and apply Skew Student t Distribution （SKST） to capture return distribution, and then measure dynamic risk of financial markets. At last, we use Likelihood Ratio Test （LRT）and Dynamic Quantile Regression （DQR） to test accuracy of risk measurement model as well. Our results show that all risk models used in this paper has no significant difference on accuracy for Chinese stock markets; ARFI- MA（1,d,1）-FIAPARCH（1,d,1）-SKSTmodel is no excel to ARFIMA （1,d,1）- HYGARCH （1,d,1）- SKST model in developed market; ARFIMA（1, d, 1）-FIEGARCH （1, d, 1）-SKST model can not measure risk accurately for developed market.

同期刊论文项目