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李娟

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：重庆理工大学数学与统计学院更多>>
发文基金：重庆市自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
相关领域：理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇沪深300指...
  • 1篇广义PARE...
  • 1篇VAR
  • 1篇VAR度量
  • 1篇EGARCH...
  • 1篇POT

机构

  • 1篇重庆理工大学

作者

  • 1篇魏正元
  • 1篇李娟
  • 1篇罗云峰

传媒

  • 1篇重庆理工大学...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于EGARCH-GPD模型的沪深300指数的VaR度量被引量：2
2016年
结合经典的EGARCH模型和基于广义Pareto分布的极值理论,建立了一种新的EGARCH-GPD模型,并研究了新模型的动态VaR估计问题。沪深300指数VaR估计的返回测试结果表明:该EGARCH-GPD模型比传统的基于正态分布的EGARCH模型能更好地刻画金融数据分布的"厚尾"特征和波动率的时变性,在一定程度上提高了VaR估计的预测精度。
魏正元李娟罗云峰
关键词：EGARCH模型广义PARETO分布POTVAR
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