文献类型：期刊文章

作　　者：王杰[1] 杨爱军[1] 林金官[2]

WANG Jie;YANG Ai-jun;LIN Jin-guan(College of Economics and Management,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China;School of Statistics and Mathematics,Nanjing Audit University,Nanjing 211815,China)

机构地区：[1]南京林业大学经济管理学院,江苏南京210037 [2]南京审计大学统计与数学学院,江苏南京211815

出　　处：《数理统计与管理》

基　　金：教育部人文社会科学基金(18YJC910001);国家自然科学基金(11971235);江苏省高校哲学社会科学基金项目(2018SJA0130);江苏省青蓝工程项目(2020)。

年　　份：2020

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：1121-1140

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：选择合适波动模型和概率分布成为影响VaR预测可靠性的重要因素,本文首次结合HGARCH模型和AST分布来对金融资产收益率进行建模,并将所构建模型用于VaR预测研究中。我们重点比较研究不同头寸和不同风险水平下HGARCH模型及其子类共20种GARCH族模型的VaR预测效果,并系统性研究HGARCH模型中两个波动非对称参数在波动非对称性刻画和VaR预测中的作用。研究结果表明,在样本内,AST分布下的非对称GARCH族模型具有更好的波动拟合效果、分布拟合效果和VaR预测效果;HGARCH模型的两个波动非对称参数虽然在理论上是互补品的关系,但实际建模效果类似,相互之间更接近替代品的关系。在样本外,AST分布下的非对称GARCH族模型在波动拟合、分布拟合和VaR预测方面的优越性有所下降;两个波动非对称参数的实际效果也近似为替代品,其中放缩参数相比位移参数更具优势。

关 键 词：AST分布  HGARCH族模型  波动非对称性  VaR预测  

分 类 号：O212]