文献类型：期刊文章

作　　者：赵树然[1] 任培民[2] 赵昕[1]

机构地区：[1]中国海洋大学经济学院金融系 [2]青岛大学经济学院金融系

出　　处：《数量经济技术经济研究》

基　　金：教育部人文社会科学研究青年基金(10YJC790396;12YJC630161);山东省自然科学基金青年项目(ZR2010GQ008);中国海洋大学青年教师科研专项基金项目(82421119)的资助

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：11

起止页码：130-148

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSSCI、CSSCI2012_2013、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文同时使用日VaR和CVaR模型可实现对市场风险的双重监控,其估计一直是风险管理的重点。科技的发展使获得高频数据成为可能,由于其包含丰富波动信息,学者们开始利用它来研究日VaR和CVaR的估计问题。本文通过整合基于高频数据的CARR模型和非参数的极值理论EVT,实现对日VaR和CVaR的动态估计。上证和深圳综指的实证结果表明,与基于日度数据GARCH类模型和未与极值理论整合的CARR模型的VaR和CVaR相比,本文方法极大提高了估计的准确性,同时所得估计具有不受新息分布影响的稳健性。

关 键 词：日VaR  CVAR CARR模型  极值理论

分 类 号：F830.9[金融学类]