赵彪¹，赵子龙^2,1，冯牧^2,1

1. 中国科学技术大学统计与金融系,合肥 230026; 2. 中国科学院数学与系统科学研究院, 北京 100190

出版日期:2017-01-25发布日期:2017-03-31

Quantile Regression Estimation for VaR of P-Garch Processes

ZHAO Biao¹ ,ZHAO Zilong^2,1 ,FENG Mu^2,1

Online:2017-01-25Published:2017-03-31







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近几年来,风险价值(VaR)已成为金融市场风险度量及风险管理的标准工具. 文章用周期广义自回归条件异方差(GARCH)模型拟合金融市场数据,并应用分位回归方法得到此模型参数及条件VaR的估计,在一定条件下估计具有强相合性及渐近正态性,蒙特卡罗模拟结果表明此方法具有稳健性,且对于条件VaR的预测具有很高的准确性,沪深300指数的实证分析结果表明此方法关于VaR的预测具有非常好的效果.

MR(2010)主题分类:
62G10
62P05
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