基于风险度量模型的高频股票交易数据的比较分析

摘要：

探讨GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型的参数估计,并在实例分析中比较了其估计效果.针对高频股票交易数据的非平稳性,建立对数收益率的ARMA(3,2)-GARCH(1,1)模型,并计算VaR和CVaR的值.实证研究表明,GARCH-CVaR模型比GARCH-VaR模型估计效果更好,运用GARCH模型能有效计算出VaR和CVaR的值,从而精确给出证券市场中高频股票交易数据的风险度量.

关键词：风险度量、VaR、CVaR、GARCH模型

所属期刊栏目：41

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金项目11571051,11671054

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：46-53