| 在险风险值估计方法的比较研究 |
| |
| 引用本文： | 欧,辉.在险风险值估计方法的比较研究[J].经济数学,2010,27(4):15-21. |
| |
| 作者姓名： | 欧 辉 |
| |
| 作者单位： | 湖南师范大学数学与计算机科学学院; |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，湖南省普通高校《计算与随机数学及其应用》重点实验室;开放基金，湖南师范大学青年基金 |
| |
| 摘 要： | 金融数据呈现的厚尾性已达成共识。本文首先基于指数回归模型提出了一种厚尾分布的极值分位数估计方法,得到了在险风险值的估计公式。然后得到了上海上证指数、国债指数和企业债券指数的在险风险值的估计值,比较了他们的极值风险.
|
| 关 键 词： | 厚尾分布 在险风险值 极值分位数 |
Comparison Research of Value-at-Risk Estimation Methods |
| |
| OU Hui.Comparison Research of Value-at-Risk Estimation Methods[J].Mathematics in Economics,2010,27(4):15-21. |
| |
| Authors: | OU Hui |
| |
| Institution: | OU Hui(College of Mathematics & Computer Science,Hunan Normal University,Changsha,Hunan 410081,China) |
| |
| Abstract: | It is well known that finance data tends to heavy-tailed. On the basis of an exponential regression model, this paper proposed an extreme quantile estimator method of heavy-tailed distribution and obtained the estimation formula of value-at-risk(VaR). Then, the estimations of value-at-risk(VaR) of the synthesized index of Shanghai, treasury and corporate bond indexes of China were obtained, and their extremal risk was compared. |
| |
| Keywords: | heavy-tailed distribution VaR extreme quantile |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《经济数学》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《经济数学》下载免费的PDF全文 |
