%0 Journal Article
%T 基于 Bayesian-SV-SGT 模型的原油价格‘Value at Risk’估计
%A 柴建
%A 郭菊娥
%A 龚利
%A 汪寿阳
%J 系统工程理论与实践
%D 2011
%I 
%X 从分析原油现货市场收益率的统计特征入手,为更好地刻画原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态及波动集聚性和持续性的波动特性,引入 SGT 分布来描述原油市场 价格的分布特征, 利用 SV模型来度量国际原油市场的价格波动率. 同时, 基于 Bayesian 原理,利用 MCMC 方法来解决 SV 模型的参数估计难题, 建立了 Bayesian-SV-SGT模型, 并对国际原油现货价格“VaR”(Value at Risk)进行了估计和分析.研究结果表明, 相对 GARCH 类-GED 模型而言, Bayesian-SV-SGT模型更好地刻画了原油现货市场收益特征,并能更加精确地刻画原油现货市场的价格风险.
%K 风险分析
%K SV-SGT
%K 模型
%K Bayesian
%K 分析
%K VaR
%K 广义误差分布(GED)
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=962324E222C1AC1D&jid=1D057D9E7CAD6BEE9FA97306E08E48D3&aid=CDDEF965BB925B6B7817C2A01CCF7EE2&yid=9377ED8094509821&vid=4AD960B5AD2D111A&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=5D311CA918CA9A03&eid=BCA2697F357F2001&journal_id=1000-6788&journal_name=系统工程理论与实践&referenced_num=0&reference_num=17