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基于双曲线记忆HYGARCH模型的动态风险VaR测度能力研究被引量：15: 2011年; 本文针对金融市场的典型事实特征,运用自回归分数移动平均(Fractional Integrated Autoregressive Moving Average,ARFIMA)模型与双曲线记忆广义自回归条件异方差模型(Hyperbolic Memory Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,HYGARCH)模型、分数协整非对称自回归条件异方差(Fractional Integrated Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,FIAPARCH)模型和分数协整指数广义自回归条件异方差(Fractional Integrated Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,FIEGARCH)模型结合,并运用有偏学生t分布(Skew Student t Distribution,SKST)来捕获金融收益分布形态,以此开展动态风险测度研究,进而运用返回测试(Back-Testing)中的似然比率测试(Likelihood Ratio Test,LRT)和动态分位数回归(Dynamic Quantile Regression,DQR)方法对风险模型的准确性与精度进行联合检验。通过实证研究,得到了一些非常有价值的实证结论:ARFIMA(1,d,1)-FIAPARCH(1,d,1)-SKST模型与ARFIMA(1,d,1)-HYGARCH(1,d,1)-SKST模型均表现出卓越的风险测度能力,但没有绝对优劣之分;ARFIMA(1,d,1)-FIEGARCH(1,d,1)-SKST模型在成熟市场的表现能力差强人意;本文引入的所有风险模型在中国大陆沪、深股市表现优越且没有实质性差异。; 林宇; 关键词：金融市场

基于非参数与L-Moment估计的股市动态极值ES风险测度研究: 2011年; 通过运用带宽非参数方法、AR-GARCH模型对时间序列的条件均值、条件波动性进行建模估计出标准残差序列,再运用L-Moment与MLE(maximum Likelihood estimation)估计标准残差的尾部的GPD参数,进而运用实验方法测度出风险VaR(value at Risk)及ES(ExpectedShortfall),最后运用Back-Testing方法检验测度准确性。结果表明,基于带宽的非参数估计模型比GARCH簇模型在测度ES上具有更高的可靠性;基于非参数模型与L-Moment的风险测度模型能够有效测度沪深股市的动态VaR与ES。; 林宇谭斌黄登仕魏宇; 关键词：非参数估计 EVT

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