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核密度估计在预测风险价值中的应用
引用本文:唐林俊,杨虎,张洪阳.核密度估计在预测风险价值中的应用[J].数学的实践与认识,2005,35(10):29-35.
作者姓名:唐林俊  杨虎  张洪阳
作者单位:1. 嘉兴学院数学与信息科学学院,浙江,嘉兴,314001
2. 重庆大学数理学院,重庆,400044
摘    要:通过研究核密度估计理论,提出了一种适应估计金融时间序列分布的L ap lace核密度函数.在单变量核密度估计的基础上建立了风险价值(V a lua at R isk,简记为VaR)预测的预测模型.通过对核密度估计变异系数的加权处理建立了两种加权VaR预测模型.最后,通过上证指数收益率对建立的VaR预测模型进行了实证分析,结果显示两种加权方法对上证指数收益率的VaR预测具有较高的效率.

关 键 词:核密度估计  Laplace分布  风险价值(ValuaatRisk)
修稿时间:2003年7月7日

The Application of The Kernel Density Estimates in Predicting VaR
TANG Lin-jun,YANG Hu,ZHANG Hong-yang.The Application of The Kernel Density Estimates in Predicting VaR[J].Mathematics in Practice and Theory,2005,35(10):29-35.
Authors:TANG Lin-jun  YANG Hu  ZHANG Hong-yang
Institution:TANG Lin-jun~1,YANG Hu~2,ZHANG Hong-yang~1
Abstract:After studying the theory of kernel density,propose a kind of Laplace Kernel Function,which adapts estimating the distribution of finance time series.Based on single variable kernel density estimator,constructs forecast model of VaR,and by weight variation coefficient get two weighted forecast model of VaR.Finally,Using Shanghai′s securities index tests 3 models,shows weighted methods higher efficiency.
Keywords:kernel density estimates  laplace-distribution  value at risk
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