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首先描述金融时间序列的一般特性,从收益率的波动性与分布两方面进行考虑,建立起计算时变风险值VaR和ES的模型,并在多种分布情形下动态测算上证综合指数的风险,结果表明基于GED分布的VaR模型能够较好地刻画高频时间序列的尖峰肥尾性及杠杆效应等特性,而ES模型则有效地弥补了VaR模型的不足之处.
股市风险VaR与ES的动态度量与分析
【摘 要】
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首先描述金融时间序列的一般特性,从收益率的波动性与分布两方面进行考虑,建立起计算时变风险值VaR和ES的模型,并在多种分布情形下动态测算上证综合指数的风险,结果表明基于G
【机 构】
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广州大学数量经济学研究所
【出 处】
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系统工程
【发表日期】
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2004年1期
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