基于SV-POT模型的黄金市场的动态VaR预测  

VaR Forecasting for Gold Market Based on SV-POT Model

作　　者：苏理云[1] 王杰[1] 

机构地区：[1]重庆理工大学理学院,重庆400054

出　　处：《重庆理工大学学报（自然科学）》2017年第5期162-168,202,共8页Journal of Chongqing University of Technology：Natural Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11471060);重庆市教育委员会人文社会科学研究一般项目(15SKG136);重庆市教育科学规划课题(2015-GX-072);重庆理工大学高等教育教学改革研究项目(2014ZD03);重庆理工大学研究生创新基金资助项目(YCX2015228)

摘　　要：针对黄金市场呈现的"尖峰厚尾"和波动持续性等特征,选用SV(stochastic volatility)模型来刻画。将SV模型与基于POT(peak over threshold)模型的极值理论相结合,建立SVPOT的组合模型,预测该金融市场的动态VaR(value at risk)。最后,与GARCH-POT模型相比得出:基于随机波动模型的SV-POT模型在一定程度上能更精确地预测动态VaR。The SV （ Stochastic Volatility） model is used to depict the characteristics of the ＂fat tail＂ and volatility persistence in the gold market. Then combining the SV model with the extreme value theory based on POT （ Peak Over） model, the combination model of SV-POT is established to predict the dynamic VaR of the financial market. Finally, compared with the GARCH-POT model, the SV- POT model based on stochastic volatility model can predict VaR （Value at Risk） more accurately in a certain extent.

关 键 词：SV模型 极值理论 POT模型 VaR 

分 类 号：O21[理学—概率论与数理统计]