【摘 要】
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基于价格走势的不同将金融市场分为平稳行情,趋势与震荡行情,用混合分布刻画资产收益的母体分布特征,提出一种新的VaR非参数估计方法.利用高频数据对市场状态分类,基于Bootst
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基于价格走势的不同将金融市场分为平稳行情,趋势与震荡行情,用混合分布刻画资产收益的母体分布特征,提出一种新的VaR非参数估计方法.利用高频数据对市场状态分类,基于Bootstrap的核密度方法估计子分布,最后计算总体分布的VaR.选取股指期货,铜期货,橡胶期货,豆粕期货等四个期货品种进行实证研究,估计了不同置信水平下的多头和空头VaR.实证结果表明：新方法相较传统的GARCH族模型,多种基于犀尾分布的GARCH模型,混合正态GARCH模型以及方差一协方差法能够更准确地估计空头VaR与尾部风险.
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