【摘 要】
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金融极值风险预测与金融风险管理密切相关。为提高金融极值风险测度的精准度,全面反映金融资产收益率序列的尖峰厚尾、偏斜、集聚以及杠杆效应等特征,在EGARCH模型基础上引入
【机 构】
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重庆师范大学经济与管理学院,瓦尔帕莱索大学商学院
【基金项目】
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重庆市社会科学规划项目《非正规金融风险预警机制研究》(项目编号:2014BS032);重庆师范大学基金项目《金融市场极值风险动态评估研究》(项目编号:16XYY26);重庆市教委人文项目《小微企业信贷风险化解机制研究》(项目编号:17SKG037)的资助
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金融极值风险预测与金融风险管理密切相关。为提高金融极值风险测度的精准度,全面反映金融资产收益率序列的尖峰厚尾、偏斜、集聚以及杠杆效应等特征,在EGARCH模型基础上引入Skew-t分布,然后运用POT模型对标准化残差序列建模,刻画金融资产序列的尾部特征,构建基于Beta-Skew-t-EGARCH-POT的极值风险测度模型。使用沪深300指数和香港恒生指数历史数据对模型的精度和有效性进行检验,结果表明,Beta-Skew-t-EGARCH-POT模型能有效提高极值风险的预测精度,模型的有效性较好。
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