风险值和尾部条件期望的实证比较分析
由于风险值VaR具有一定局限性,因此人们在VaR的基础上又提出了一种新的度量市场风险的方法:尾部条件期望TCE。利用GED分布和T分布的TGARCH-M模型建立计算公式,并实证比较了VaR和TCE度量市场风险的准确性,结果表明,在通常情况下TCE和VaR均能较准确地度量市场风险。
ping-wang
由于风险值VaR具有一定局限性,因此人们在VaR的基础上又提出了一种新的度量市场风险的方法:尾部条件期望TCE。利用GED分布和T分布的TGARCH-M模型建立计算公式,并实证比较了VaR和TCE度量市场风险的准确性,结果表明,在通常情况下TCE和VaR均能较准确地度量市场风险。
建立一种新的度量风险值(VaR)模型PGARCH-M(PowerGARCH-M),并利用该模型,通过对工业指数和地产指数的VaR计算,得出基于GED分布的PGARCH-M模型估计VaR极端值更为精确,优于基于正态分布的PGARCH-M模型和PGARCH模型。