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《重庆理工大学》 2018年
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已实现GARCH-SGED模型研究及在风险度量中的应用

余德英  
【摘要】:针对金融资产收益率普遍存在的尖峰厚尾现象,本文首先将经典的已实现GARCH模型的误差分布拓展到具有厚尾特性的偏广义误差分布的形式,同时将杠杆函数的幂次放松为待估参数,建立了新的已实现GARCH-SGED模型。然后采用MLE方法对已实现GARCH-SGED模型的参数进行估计,验证了将杠杆函数的幂次进行放松是有必要的。并通过蒙特卡洛方法对已实现GARCH-SGED模型进行随机模拟,结果显示所有参数估计的均方误差结果都较小,参数估计结果较为理想。其次,以上证50指数5分钟频率的高频数据为研究对象,对误差分布分别为正态分布、广义误差分布和偏广义误差分布的已实现GARCH模型的Va R估计进行预测,用Kupic检验计算出预测的精确度并进行比较。结果表明相对于已实现GARCH模型、已实现GARCH-GED模型,已实现GARCH-SGED模型更能刻画波动率的杠杆效应,在一定程度上提升了对尾部风险度量的精度。并且已实现GARCH-SGED模型度量效果优于已实现GARCH-GED模型,说明了已实现GARCH模型虽然可以产生一定的偏度,但产生的偏度并不满足数据的需求,需要附加的分布进一步产生偏度,所以应当考虑误差项为有偏的厚尾分布。最后,将不同的已实现测度与各模型相结合,采用深证100指数5分钟频率的数据,对不同已实现测度下的模型进了参数估计以及风险度量分析。除了使用返回测试方法对模型进行风险度量分析,还引入了基于风险管理视角的损失函数与SPA检验方法,对比了各模型在风险度量时的实证效果,得出了在引入不同已实现测度时风险度量的预测精度都有所提高,不同的已实现测度的选择对风险度量的效果也有较大影响。本文对已实现GARCH-SGED模型的研究,为金融风险度量提供了新的风险度量模型,在一定程度上丰富了金融市场中风险管理的理论和方法。
【学位授予单位】:重庆理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F224;F832.2

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【参考文献】
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