金融時間序列的半?yún)?shù)分析及風險度量.pdf

1、在金融市場中,金融資產(chǎn)價格波動是否劇烈決定著資產(chǎn)所存在風險的大小,因此預測金融時間序列的波動率已成為金融領(lǐng)域理論上和實證上的熱門話題。首先本文選用參數(shù)模型(基于正態(tài)分布和T分布的ARCH模型、GARCH模型、EGARCH模型、TGARCH模型以及基于正態(tài)分布的GARCH-M模型)和非參數(shù)方法(核密度估計、局部多項式估計、樣條函數(shù)逼近)對上證指數(shù)收益率序列的波動率進行了擬合和預測,在樣本內(nèi)選擇收益率的平方作為真實波動率,在樣本外選擇5mi

2、n高頻數(shù)據(jù)作為真實波動率。引入四種誤差度量指標,利用模型擬合預測的波動率與真實波動率進行比較,得出結(jié)論:樣本內(nèi),樣條函數(shù)逼近方法擬合波動率效果最優(yōu)；樣本外,T-EGARCH模型表現(xiàn)最優(yōu),可加模型表現(xiàn)僅次于T-EGARCH模型。
　　 利用以上參數(shù)模型及非參數(shù)方法估計預測的波動率,運用VaR方法對資產(chǎn)或投資組合的風險進行了風險度量。在給定的置信水平下,分別在樣本內(nèi)和樣本外對上證指數(shù)的風險價值進行估計和預測,并與真實值進行比較,計算