基于GARCH族模型的VaR和CVaR在沪深指数中的比较研究  

作　　者：刘翠翠[1] 王向荣[1] 王赢[1] 周杰 

机构地区：[1]山东科技大学,山东青岛266510 [2]陕西省长武县亭南煤业有限责任公司,山东青岛266000

出　　处：《市场论坛》2015年第11期46-50,共5页Market Forum

基　　金：山东软科学研究计划(编号:2014R KB01711);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(编号:BS2012SF023);山东科技大学研究生创新基金(编号:YC150107)

摘　　要：文章对上证综合指数和深圳成分指数在GAR CH族模型和不同置信度的基础上计算Va R和CVa R值,通过GAR CH族模型下的对比研究,发现CVa R要比Va R估计值高,并且随着置信水平的增大,Va R和CVa R都增大,说明CVa R的效果更好,能够覆盖更多的风险,且CVa R有效降低了实际失败的次数,对于估计股票风险更加的合理。同时还发现,在选择的模型中,EGARCH模型要比GARCH模型效果好。

关 键 词：CVAR VAR GARCH族 沪深指数 LR检验 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学]