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出 处:《数量经济技术经济研究》2013年第2期49-64,共16页Journal of Quantitative & Technological Economics
基 金:国家自然科学基金项目(71171003;71210107027)的资助
摘 要:本文首先运用正态分布、带有位置-尺度参数的t分布、Logistic分布、极值分布、α-stable分布和核密度估计对上证综指收益率分布进行拟合,结果表明核密度估计优于其他分布。其次,在进行尾部风险拟合和度量风险方面,通过设定相关指标,在显著性水平为1%时,α-stable分布更适合衡量风险程度,在此基础上提出了调和α-stable分布,并得到一个同构表示解。最后,本文给出了蒙特卡洛α-stable分布模拟和经验值下的MDD、DaR和CDaR,并得到了模型值和经验值之间的乖离率。The paper firstly introduces normal distribution, t location-scale dis- tribution, logistic distribution, extreme value distribution, a-stable distribution and kernel density estimation to fit for the distribution of Shanghai composite index returns. The results show that the kernel density estimation fits the returns distri- bution better than others. Secondly, the paper defines a fit index with focus on tail risk and degree index for risk measurement. The study shows that a-stable distribu- tion is more suitable for degree in risk measurement at the 1% level. Moreover, the paper introduces the definition of harmonic a-stable distribution, and we find out a solution for isomorphic representation. Finally, MDD, DaR and CDaR are calculat- ed empirically, and also in the Monte Carlo a-stable simulation. The paper obtains the bias between model-value and empirical-value.
关 键 词:α-stable分布 厚尾MDD DaR和CDaR 蒙特卡洛模拟
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