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基于MCMC-GARCH模具的股市进款比值VaR估计切磋

作者 [db:作者] 浏览 发布时间 2019-01-08 08:56

  【摘要】:近日到几年,我国的金融行业逐步走向全球募化,又加以之利比值市场募化的深募化,使得金融风险构造逐日逐月骈杂;市场风险测难度时时加以父亲;风险办的干用也逐日逐月要紧。就当前到来说,度量金融市场的首要方法之壹便是Va R(Value at Risk)。故运用拥有效正确的方法到来完成Va R的铰测具拥有什分要紧的意思。基于GARCH模具族的Va R是最主流动的算法之壹。在处理GARCH模具的参数估计此雕刻壹效实之上,比较传统的做法是经度过极父亲似然估计到来完成。条是,此雕刻种方法比较难以完成模具最优募化的此雕刻壹目的,究其缘由,是鉴于在用此雕刻壹方法终止寻求松时,给参数设置了种种的条约束环境。为了应对极父亲似然估计在寻求松GARCH模具时所面对的此雕刻壹苦境,本文在对GARCH模具终止参数估计时运用了佩的壹种方法,即基于马尔科丈夫蒙特卡罗(MCMC)的贝叶斯方法,以期更好地对市场摆荡性终止描写。终极,此雕刻壹效实经度过基于GARCH模具的Va R估计足以直不清雅的出产即兴了出产到来。实证剖析中,本文收集儿子了深证综指的日收盘价干为原始数据,经度过骈杂的计算处理,终极采取指数进款比值的方法终止实证剖析切磋。本文的数据分为两段,壹段用于确立并估计GARCH(1,1)模具,另壹段用于Va R的计算和回测检验。在本文的切磋中,区别经度过两种方法,即经典统计方法和基于MCMC的贝叶斯方法到来确立并估计GARCH模具。此雕刻两种方法区别经度过Eviews绵软件和Open Bugs绵软件到来完成。实证结实标注皓,在确立并估计GARCH模具时,基于MCMC方法的贝叶斯估计要优于极父亲似然估计(ML)方法,首要表当今贝叶斯估计更其的敏捷,统计铰断的定论也更其的牢靠。因此关于金融机构和投资者到来说,在计算Va R此雕刻壹目的时,却以选择运用贝叶斯方法到来确立并寻求松GARCH模具

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