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李胜歌 (李胜歌.) [1] | 唐勇 (唐勇.) [2] (Scholars:唐勇)

Indexed by:

CQVIP PKU CSSCI

Abstract:

选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确.高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确.但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知.因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析.通过实证研究表明V2R序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据.

Keyword:

VaR "已实现"双幂次变差 持续性 高频数据

Community:

  • [ 1 ] [李胜歌]天津财经大学
  • [ 2 ] [唐勇]福州大学

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统计与决策

ISSN: 1002-6487

CN: 42-1009/C

Year: 2010

Issue: 11

Page: 129-132

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