【摘 要】
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针对金融数据的重尾、波动聚集、非对称性等特征,提出了基数据驱动的GAS模型的两种新模型:E-GAS-AST模型和E-GAS-AST-GPD模型,并利用新模型对实际数据进行了风险度量和回测.
【机 构】
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中国科学技术大学管理学院,安徽合肥 230026
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针对金融数据的重尾、波动聚集、非对称性等特征,提出了基数据驱动的GAS模型的两种新模型:E-GAS-AST模型和E-GAS-AST-GPD模型,并利用新模型对实际数据进行了风险度量和回测.基于GAS模型,结合具有重尾特征的非对称学生t-分布(AST),参照EGARCH模型提出了E-GAS-AST模型,并使用GPD分布对尾部极值特征进行进一步的描述,重新得到E-GAS-A S T-G PD模型.通过研究两个模型各自的残差分布计算出V aR值和ES值,并分别进行回测检验.引入参数驱动模型比如半参数GARCH模型、EGARCH-t模型和GJR-GARCH-t模型进行风险度量的估计,并与本文提出的两个模型进行比较.对道琼斯指数和上证指数在考虑收益率序列可能存在变点的情况下进行的实证研究表明,该数据驱动的E-GAS-AST模型是一个较好可行的模型,可用于对金融市场进行风险度量的模型.
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