【摘 要】
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VaR和CVaR是目前风险度量的主流方法,基于高频数据对我国股市近期VaR和CVaR的同时动态估计能够实现对风险的实时双重监控。高频数据蕴含了更加丰富的波动信息,本文以沪深300
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VaR和CVaR是目前风险度量的主流方法,基于高频数据对我国股市近期VaR和CVaR的同时动态估计能够实现对风险的实时双重监控。高频数据蕴含了更加丰富的波动信息,本文以沪深300指数5分钟数据为研究对象,运用CARR模型对收益序列的波动性进行拟合,进而在多种新息分布假定下测算了收益序列的VaR和CVaR。
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