【摘 要】
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传统的GARCH模型在测度我国沪深指数日对数收益率VaR时,由于不能兼顾其尖峰、厚尾、有偏性和自相关性的特征往往效果不佳。针对沪深指数日对数收益率的上述特点,提出利用AR(m
【机 构】
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闽南师范大学商学院,上海德勤税务事务所有限公司北京分所,江西财经大学统计学院
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“精准贫困识别和扶贫瞄准的统计测度研究”(16BTJ011);福建省教育厅社会科学研究项目“福建省财产保险公司运行机制稳定性研究”(JAS160315)
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传统的GARCH模型在测度我国沪深指数日对数收益率VaR时,由于不能兼顾其尖峰、厚尾、有偏性和自相关性的特征往往效果不佳。针对沪深指数日对数收益率的上述特点,提出利用AR(m)-QAR-GARCH模型测度我国三大股指的VaR。基于Kupiec似然比和DQ检验表明:AR(m)-QAR-GARCH模型测度沪深指数VaR预测准确性要好于自相关性不明显的恒生指数和日经指数;AR(m)-QAR-GARCH模型对沪深指数VaR测度效果要好于几种没有考虑自相关性的GARCH模型;对于我国沪深指数收益率自相关性可能存在的阶段性特点,AR(m)-QAR-GARCH模型也适合。
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