BACKTESTING

作品数：9被引量：77H指数：6
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相关机构：西南交通大学成都理工大学云南财经大学西南财经大学更多>>
相关期刊：《Financial Innovation》《管理科学学报》《系统工程理论与实践》《中国管理科学》更多>>
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Deep learning for Bitcoin price direction prediction:models and trading strategies empirically compared
《Financial Innovation》2024年第1期598-623,共26页Oluwadamilare Omole David Enke 
This paper applies deep learning models to predict Bitcoin price directions and the subsequent profitability of trading strategies based on these predictions.The study compares the performance of the convolutional neu...
关键词：BACKTESTING Bitcoin Cryptocurrency Deep learning Feature selection On-chain data 
On the volatility of daily stock returns of Total Nigeria Plc: evidence from GARCH models, value-at-risk and backtesting被引量：3
《Financial Innovation》2020年第1期347-371,共25页Ngozi G.Emenogu Monday Osagie Adenomon Nwaze Obini Nweze 
This study investigates the volatility in daily stock returns for Total Nigeria Plc using nine variants of GARCH models:sGARCH,girGARCH,eGARCH,iGARCH,aGARCH,TGARCH,NGARCH,NAGARCH,and AVGARCH along with value at risk e...
关键词：VOLATILITY Returns Stocks Total petroleum Akaike information criterion(AIC) GARCH Value-at-risk(VaR) BACKTESTING 
中国沪深300股指期货的风险度量——基于流动性调整的VaR
《市场周刊·理论版》2019年第84期109-110,113,共3页苏城艺 
VaR是现在最广泛使用的风险管理测度指标,而传统的VaR模型没有考虑组合资产流动性风险,随着金融市场的不断发展,监管机构已经逐渐开始要求金融机构对流动性风险进行度量。基于此,构建稳定的流动性测度指标,将GARCH,Copula有机融合,建立G...
关键词：流动性测度指标 GARCH-Copula模型 L-VaR BACKTESTING 
基于R-vine copula的原油市场极端风险动态测度研究被引量：21
《中国管理科学》2017年第8期19-29,共11页杨坤 于文华 魏宇 
国家自然科学基金资助项目(71371157;71671145);教育部人文社科基金规划项目(15YJA790031;16YJA790062;17YJA790015;17XJA790002);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(26816WCX02);四川省科技青年基金项目(2015JQO010);四川省教育厅人文社科重点项目(14SA0039);成都理工大学中青年骨干教师培养计划资助项目(JXGG201420);国家级大学生创新创业训练计划项目(201610616035)
近年来,原油价格的暴涨暴跌给实体经济的稳定发展带来了众多的不确定因素,因此对原油市场的极端波动风险进行准确刻画和预测具有重要的理论和现实意义。结合EVT极值理论,构建五类R-vine copula模型,刻画了六大原油市场间的极值风险相依...
关键词：原油市场 R-vine COPULA 极值理论 在险价值(VaR) 预期损失(ES) BACKTESTING 
不同时变Copula-EVT-ES模型精度比较研究被引量：19
《管理科学学报》2015年第5期32-45,共14页于文华 魏宇 康明惠 
国家自然科学基金资助项目(71071131;71371157);教育部人文社科基金资助项目(14YJC790073);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120184110020);四川省青年科技基金资助项目(15QNJJ0032);四川省软科学研究计划资助项目(2013ZR0068);四川省教育厅人文社科重点资助项目(14SA0039);成都理工大学中青年骨干教师培养计划资助项目(JXGG201420);成都理工大学金融与投资科研创新团队资助项目(KYTD201303)
结合EVT极值理论,构建了4类时变Copula模型,拟合了股指间的动态极值相依系数,并对各类资产组合进行了预期损失ES风险测度.通过Backtesting方法,对比研究了不同时变Copula-EVT-ES模型的风险测度精度.实证结果表明,在市场极端波动状况下,...
关键词：时变COPULA 极值理论 预期损失 BACKTESTING 测度精度 
中国金属期货市场的风险度量及其Backtesting分析被引量：8
《金融研究》2012年第8期193-206,共14页王鹏 鹿新华 魏宇 王鸿 
国家自然科学基金(71101119);西南财经大学中央高校基本科研业务费专项资金(JBK120208)资助
以上海期货交易所的3种代表性金属期货价格指数为例,首先对其价格变化的动力学特征及波动模式进行了全面深入的考察,然后运用严谨系统的后验分析(Backtesting analysis)方法,分别在多头和空头两种头寸状况以及5种不同分位数水平下,实证...
关键词：金属期货市场 VAR ES 有偏学生t分布 后验分析 
基于多分形理论的动态VaR预测模型研究被引量：8
《中国管理科学》2012年第5期7-15,共9页魏宇 
国家自然科学基金资助项目(70771097;71071131;71090402);教育部创新团队发展计划(PCSIRT0860);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU11ZT30;SWJTU11CX137)
经济物理学(econophysics)的大量研究表明,金融市场的波动具有复杂的多分形(multifractal)特征,因此准确地测度和预测市场波动,对金融风险管理工作的意义重大。在已有多分形波动率(multifractal volatility)测度及其模型应用基础上,以...
关键词：多分形 波动率 样本外动态风险价值 预测 BACKTESTING 
我国黄金现货市场的动态VaR预测模型研究被引量：12
《管理评论》2010年第8期30-38,共9页魏宇 黄登仕 王建琼 朱宏泉 余江 赖晓东 
国家自然科学基金项目(70501025;70771097;70771095);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0826);教育部创新团队发展计划(PCSIRT0860);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU09ZT32;SWJTU09CX088)
以我国黄金现货市场主力品种——Au99.95的日数据为研究对象,运用滚动时间窗法进行了多种波动率模型和不同条件收益分布假定下的样本外动态VaR预测。进一步,运用更加严谨和稳健的KupicLR检验以及动态分位数回归检验法,对不同模型得到的...
关键词：黄金现货市场 风险价值 GARCH族模型 有偏学生分布 BACKTESTING 
多分形波动率测度的VaR计算模型被引量：11
《系统工程理论与实践》2009年第9期7-15,共9页魏宇 
国家自然科学基金(70501025;70771097);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0826);教育部创新团队计划"行为决策理论及其在管理中的应用研究"
以上证综指长达6年时间的5分钟高频数据为实证样本,首先提出了一种基于多分形谱(Multifractal spectrum)分析的市场波动率测度方法(Volatility measurement),并进一步探讨了其在市场风险价值(VaR)计算中的模型设计和应用.实证结果表明:...
关键词：多分形 波动率测度 风险价值 BACKTESTING 
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