【摘 要】
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金融资产价格的波动一般具有随时间动态演化的特征,其收益的分布往往具有“厚尾性”。本文基于微观市场具有异质性,建立了MRA-EVT模型。该模型利用小波分析的多分辨率分析(MR
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金融资产价格的波动一般具有随时间动态演化的特征,其收益的分布往往具有“厚尾性”。本文基于微观市场具有异质性,建立了MRA-EVT模型。该模型利用小波分析的多分辨率分析(MRA),多尺度捕获资产价格波动的时变特征,将收益率序列分解成不同的时域正交分量,对各个分量序列分别建立适当的ARMA-GARCH模型,然后将上述子序列所建模型进行线性叠加,再结合极值理论(EVT)对厚尾性进行建模并预测风险价值(VaR)。将该模型应用于沪深300指数的VaR预测,并依据Kupiec后侧检验,比较了该模型与传统的ARMA-GARCH模型、无条件EVT模型、MRA模型的预测效果。实证结果表明,MRA-EVT模型确实改善了VaR预测的效果,有利于金融从业者对指数市场风险更清醒的认识,进而做好对金融市场中如股指期货等的风险管理。
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