该【基于E--GAS--AST模型对金融市场的风险度量与回测 】是由【niuww】上传分享,文档一共【3】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于E--GAS--AST模型对金融市场的风险度量与回测 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于E--GAS--AST模型对金融市场的风险度量与回测 标题:基于E-GAS-AST模型的金融市场风险度量与回测 摘要: 金融市场的风险度量和回测是金融研究领域的重要课题之一。本论文基于E-GAS-AST模型(Expectation-GARCH-Autoregressive Skew-T)对金融市场的风险度量和回测进行探讨。首先,阐述了E-GAS-AST模型的理论基础和方法,包括风险度量的概念和方法、GARCH模型和Autoregressive Skew-T模型的原理及其在金融市场风险度量中的应用。然后,使用E-GAS-AST模型对金融市场的风险进行度量,并通过回测方法对模型的预测结果进行验证。最后,讨论了E-GAS-AST模型的优点和局限性,并给出了进一步研究的展望。 关键词:E-GAS-AST模型,风险度量,回测,金融市场 一、引言 金融市场的风险度量和回测是金融研究中的重要问题。随着金融市场的发展和变化,风险管理已经成为银行和投资者关注的焦点。传统的风险度量方法基于正态分布假设,忽略了金融市场中存在的非线性、波动性聚集和尾部厚尾等特征。为了更准确地度量金融市场的风险,需要引入更灵活的模型和方法。E-GAS-AST模型能够克服传统模型的局限性,对金融市场风险进行更精确的度量和回测。 二、E-GAS-AST模型的理论基础和方法 E-GAS-AST模型是一种基于GARCH模型和Autoregressive Skew-T模型的风险度量方法。通过引入波动性模型和偏度-厚尾模型,E-GAS-AST模型能够更准确地捕捉金融市场的风险特征。GARCH模型能够对金融资产的波动性进行建模,而Autoregressive Skew-T模型能够对金融市场的偏度和厚尾进行建模。通过组合这两个模型,E-GAS-AST模型可以更全面地描述金融市场的风险。 三、E-GAS-AST模型的应用 本论文使用E-GAS-AST模型对金融市场的风险进行度量。首先,通过历史数据对波动性模型参数进行估计,得到波动性的预测值。然后,使用Autoregressive Skew-T模型对偏度和厚尾进行建模,得到风险度量的预测值。最后,通过回测方法对模型的预测结果进行验证。回测方法包括Kupiec测试、Christoffersen测试等,可以评估模型的预测准确性和拟合程度。 四、回测结果与讨论 根据回测结果,可以得出E-GAS-AST模型对金融市场风险的度量具有一定的准确性和稳定性。模型的预测结果能够较好地拟合金融市场的实际波动性,并对偏度和厚尾进行较为准确的预测。然而,E-GAS-AST模型仍然存在一些局限性,例如对参数的估计误差、模型假设的合理性等问题。在未来的研究中,可以通过优化模型和方法,改进E-GAS-AST模型的风险度量和回测结果。 五、结论 本论文基于E-GAS-AST模型对金融市场的风险度量和回测进行了研究。通过对模型的理论基础和方法进行阐述,使用E-GAS-AST模型对金融市场的风险进行度量,并通过回测方法对模型的预测结果进行验证。研究结果表明,E-GAS-AST模型可以对金融市场风险进行较为准确的度量和回测。然而,该模型仍然存在一些局限性,需要进一步改进和完善。未来的研究可以从优化模型参数、改进回测方法等方面展开,提高E-GAS-AST模型的风险度量和回测能力。 参考文献: [1] Longin, F. M. (2005). The choice of the distribution of asset returns: How extreme value theory can help?. Journal of Banking & Finance, 29(4), 1017-1035. [2] Alexander C., & Nogueira L. M. (2007). Modeling Fading Memory in Volatility Forecasting. Journal of Financial Econometrics, 5(4), 678-60. [3] Adcock, C. J., & Meade, N. (2012). Copula-based models for financial time series. In Handbook of financial time series (pp. 375-394). Springer. [4] Hansen, P. R., & Lunde, A. (2016). Forecasting Volatility with High Frequency Data. In Oxford Handbook of Economic Forecasting (pp. 477-510). Oxford University Press.