摘要:
该文在损益变化为一个严平稳过程的假设下,采用非参数方法给出了在已知 t 时刻之前的历史损益时, t 时刻风险值估计所应满足的方程, 以及条件风险值估计的解析表达式.以S&P500指数为实例,讨论了 t 时刻之前的历史损益数据长度对 t 时刻风险值和条件风险值的影响,并将算得的风险值与由GARCH模型得到的风险值进行了比较,发现它们反映风险随时间的波动情况基本一致,但该方法避免了正态假设, 因此得到的风险值相对较大,变化也较平缓.最后,采取不同数量的样本对风险值进行估计,结果表明方法是稳健的.
谢潇衡;何幼桦. 一类金融时间序列VaR和CVaR的非参数计算[J]. 上海大学学报(自然科学版).
XIE Xiao-heng;HE You-hua. Nonparametric Computation of VaR and CVaR
for a Type of Financial Series[J]. Journal of Shanghai University(Natural Science Edition).