GARCH-EVT模型在动态VaR中的应用  

Application of GARCH-EVT Model in Dynamic VaR

作　　者：高莹[1] 周鑫[1] 金秀[1] 

机构地区：[1]东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110004

出　　处：《东北大学学报（自然科学版）》2008年第4期601-604,共4页Journal of Northeastern University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70771023)

摘　　要：在综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾特征,尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响的基础上,运用极值理论(EVT),建立了GARCH-EVT模型,计算了上海证券市场综合指数的动态VaR,并且将GARCH-EVT模型与GARCH-NORMAL模型进行比较.通过实证分析,并利用后验测试,结果表明GARCH-EVT模型优于GARCH-NORMAL模型.GARCH-EVT模型很好地解决了波动集群性和厚尾现象,为管理者和投资者提供了一个控制风险、预测收益的量化工具.Considering both the characteristics of clustering volatility and fat-tail of the data distribution of returns on financial assets especially the impact of conditional heteroscedaticity on the estimate of dynamic VAR, a GARCH-EVT model is developed by EVT （extreme value theory） to calculate the dynamic VAR（value at risk） of SSCI （Shanghai stock comprehensive index）, then the model is compared with the GARCH-NORMAL model. The empirical analysis and posterior test results reveal that the GARCH-EVT model is superior to the GARCH- NORMAL model, because the former can solve better the problems of clustering volatility and fattail phenomenon. So it provides the managers and investors with quantitatively useful means for risk control.

关 键 词：动态VaR(value at risk) GARCH 极值理论 波动 厚尾 

分 类 号：F830.9[经济管理—金融学] O221.4[理学—运筹学与控制论]