风险度量的混合GARCH模型及对中国股市的实证分析  

作　　者：张琳琳[1] 赵振全[2] 孙俊岭[3] 

机构地区：[1]吉林大学商学院,吉林长春130012 [2]吉林大学数量经济研究中心,吉林长春130012 [3]吉林大学公共卫生学院,吉林长春130012

出　　处：《改革与战略》2007年第9期57-61,共5页Reformation & Strategy

基　　金：2004年教育部重大项目(05JJD790005);2005年国家自然科学基金项目(70173043);2005年国家社会科学基金项目(05BJY100)

摘　　要：基于GARCH模型的VaR计算方法一直是一个颇受关注的研究领域,但在残差服从正态分布的假设下,有时GARCH模型的"尾"仍不够厚。论文讨论了混合广义自回归条件异方差(MGARCH)模型,它能够更好地刻画金融时间序列的厚尾现象。文章还结合我国股市数据,运用EM算法对收益率序列建立混合GARCH模型,计算市场风险VaR值,并对结果做出分析。

关 键 词：VAR MGARCH模型 厚尾现象 EM算法 

分 类 号：F830.9[经济管理—金融学]