g-VaR算法与上证综指收益率检验  

g-VaR Algorithm and Yield Test of Shanghai Composite Index

作　　者：胡博 王丽莉[1] HU Bo;WANG Lili(School of Economics and Management,Mudanjiang NormalUniversity,Mudanjiang 157000,China)

机构地区：[1]牡丹江师范学院经济与管理学院,黑龙江牡丹江157011

出　　处：《牡丹江师范学院学报（自然科学版）》2021年第4期17-21,共5页Journal of Mudanjiang Normal University：Natural Sciences Edition

基　　金：国家社会科学基金一般项目(20BZS090)。

摘　　要：设计一种基于GARCH(1,1)模型的改进VaR算法(简称g-VaR).g-VaR将GARCH(1,1)模型引入VaR值计算,描述上证综指收益的波动性和尖峰厚尾特征.实证数据表明,g-VaR能很好地检验上证综指收益率,预测上证综指风险,模型有效.An improved var algorithm(g-VaR)based on GARCH(1,1)model is designed.g-VaR introduces GARCH(1,1)model into VaR value calculation to describe the volatility of Shanghai Composite Index Return and the characteristics of peak and thick tail.Empirical data show that g-var can better test the yield of Shanghai Composite Index and predict the risk of Shanghai Composite Index,and the model is effective.

关 键 词：GARCH(1 1)模型 VaR算法 波动性 预测 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学]