GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较

风险价值(VaR)及其所有相关问题仍然是风险管理中的主要模型。

由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写

风险价值的一个关键问题是它没有适当地考虑波动率,这意味着危机期间风险被低估。

解决这个问题的一个强有力的方法是将VaR与GARCH模型结合起来考虑条件波动性。为了说明这种方法,我们将一个正态分布的GARCH(1,1)应用于股票市场指数。

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风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例

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模型估计

SMI收益的数据有5078个观测值。我使用前3078个观察值对GARCH模型进行初始估计。其余的2000个观测值用于验证和测试。

结果


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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