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ISSN: 2333-9721
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极端情况下对我国股市风险的实证研究

, PP. 20-27

Keywords: 极值理论,POT模型,VaR,次贷危机

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Abstract:

?准确地度量风险是对风险进行有效管理的前提也是投资者做出合理的投资决策的基础,然而在极端事件频繁发生的情况下,传统的VaR计算方法难以准确地度量股市风险,极值理论却可以很好地解决这一问题。本文特别关注了由2007年美国"次贷"危机所引发的全球金融危机爆发时我国股市的风险度量问题,考虑到全球股市间极端事件的联动效应,利用基于极值理论的POT模型对上证综指日收益率的尾部数据直接建模拟合分布,进而计算出风险值VaR和CVaR,通过比较危机前后的风险值,发现随着金融危机的到来,我国股市的风险有了一定程度的释放。

References

[1]  姬强, 范英. 次贷危机前后国际原油市场与中美股票市场间的协动性研究 [J]. 中国管理科学, 2010, 18(6): 42-50. 浏览
[2]  史金凤, 刘维奇, 杨威. 基于分位数回归的金融市场稳定性检验 [J]. 中国管理科学, 2011, 19(2): 24-29. 浏览
[3]  Gnedenko B. Sur la distribution limite du terme maximum d’une serie aleatoire [J]. Annals of Mathematics, 1943, 44(3): 423-453.
[4]  Longin F M. The asymptotic distribution of extreme stock market returns [J]. The Journal of Business, 1996, 69(3): 383-408.
[5]  Bao Yong, Lee T H, Saltoglu B. Evaluating predictive performance of value-at-risk models in emerging markets: a reality check [J]. Journal of Forecasting, 2006, 25(2): 101-128.
[6]  周开国, 缪柏其. 应用极值理论计算在险价值(VaR)-对恒生指数的实证分析 [J]. 预测, 2002, 21(3): 37-41.
[7]  Longin F M. From value at risk to stress testing: The extreme value approach [J]. Journal of Banking & Finance, 2000, 24(7): 1097-1130.
[8]  田新时, 郭海燕. 极值理论在风险度量中的应用-基于上证180指数 [J]. 运筹与管理, 2004, 13(1): 106-111.
[9]  柳会珍, 顾岚. 金融市场极端日收益数据的广义Pareto分布拟合 [J]. 数理统计与管理, 2006, 25(6): 723-728.
[10]  司马则茜, 蔡晨, 李建平. 度量银行操作风险的POT幂律模型及其应用 [J]. 中国管理科学, 2009, 17(1): 36-41. 浏览
[11]  McNeil A. Estimating the tails of loss severity distributions using extreme value theory [J]. ASTIN Bulletin, 1997, 27: 117-137.
[12]  Artzner P, Delbaen F, Eber J M, Heath D. Coherent measures of risks [J]. Mathematical Finance, 1999, 9(3): 203-228.
[13]  Longin F, Solnik B.Extreme correlation of international equity markets [J]. The Journal of Finance, 2001, 56(2): 649-675.
[14]  Breymann W,Dias A,Embrechts P.Dependence structures for multivariate high-frequency data in finance [J]. Quantitative Finance, 2003, 3(1): 1-14.
[15]  Zhang Zhengjun.A new class of tail-dependent time series models and its applications in financial time series [J]. Advances in Econometrics, 2005, 20(B): 317-352.
[16]  Zhang Zhengjun,Huang J.Extremal financial risk model and portfolio evaluation [J]. Computational Statistics & Data Analysis, 2006, 51(4): 2313-2338.
[17]  Zhang Zhengjun, Shinki K. Extreme co-movements and extreme impacts in high frequency data in finance [J]. Journal of Banking & Finance, 2007, 31: 1399-1415.
[18]  叶五一, 缪柏其. 基于Copula变点检测的美国次级债金融危机传染分析 [J]. 中国管理科学, 2009, 17(3): 1-7. 浏览
[19]  Balkema A A, de Haan L. Residual life time at great age [J]. Annals of Probability, 1974, 2(5): 792-804.
[20]  Pickands J. Statistical inference using extreme order statistics [J]. The Annals of Statistics, 1975, 3(1): 119-131.

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