【摘 要】
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使用随机波动率模型修正沪深300股指期货收益率序列的波动聚集效应,并在残差服从正态分布和极值分布的假设下,分别计算了度量尾部风险的VaR、ES及尾部扭曲风险测度(TDRM)值。
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使用随机波动率模型修正沪深300股指期货收益率序列的波动聚集效应,并在残差服从正态分布和极值分布的假设下,分别计算了度量尾部风险的VaR、ES及尾部扭曲风险测度(TDRM)值。研究发现:股指期货日收益率序列呈现负偏、尖峰厚尾及波动聚集的形态;使用随机波动率模型可以较好地预测波动率的变化;假设残差分布服从极值分布的模型结果优于假设残差分布服从正态分布的模型结果,说明极值模型在尾部分析上比正态分布更加适用;使用扭曲尾部风险测度估计尾部风险,通过扭曲函数的选取与风险厌恶系数的不同设定,调整尾部风险发生的概率,反映了投资者的主观风险偏好,在相同置信水平下,得到的尾部风险估计值比VaR更精确。
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