金融市场的收益分布与EVT风险测度  

Returns Distribution in Financial Markets and EVT Risk Measures

作　　者：魏宇[1] 

机构地区：[1]西南交通大学经济管理学院

出　　处：《数量经济技术经济研究》2006年第4期101-110,共10页Journal of Quantitative & Technological Economics

基　　金：国家自然科学基金(70501025);国家杰出青年科学基金(70229001)。

摘　　要：通过对上证综指和标准普尔500指数收益波动的统计特征分析,实证检验了诸如非条件(Unconditional)正态分布、条件(Conditional)正态分布以及条件t分布等有关金融市场收益分布的主流假设,都无法准确刻画实际市场收益的尾部统计特征和风险状况。证明了无论是在成熟资本市场还是在新兴市场,极值理论(EVT)都能准确刻画实际市场的极端波动和风险状况,并通过不同收益分布模型假定下风险价值(VaR)的计算和相应的后验分析(Backtesting),实证说明了在不同显著性水平下各种收益分布假定的精确度和适用范围。With empirical statistical tests of SSEC and S&P500,this paper proves that many popular assumptions about financial return distribution,such as,unconditional Gaussian,conditional Gaussian or t distribution,cannot describe the tail characters of the returns and risk conditions in actual financial markets properly.This paper also tests that,no matter in mature capital markets or in emerging markets,EVT is a superior tool to describe the extreme events and risk conditions in financial markets.Through detailed illustrations on VaR calculation and its Backtesting under different distribution assumptions,this paper also tests the accuracy and applicability for different distribution assumptions at different significance levels.

关 键 词：极值理论 波动性 GARCH模型 尾参数 风险测度 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济]