基于金融高频数据的VaR研究
选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确.高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确.但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知.因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析.通过实证研究表明V2R序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据.
高频数据、VaR、"已实现"双幂次变差、持续性
F830(金融、银行)
天津财经大学科研发展基金项目Q0901;教育部人文社科青年基金项目07JC790046;福建省自然科学基金资助项目2008J0192;福建省社会科学规划项目2008B037
2010-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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