典型文献
基于GAS模型的动态VaR预测效果分析
文献摘要：
GAS模型是一种基于观测的动态模型,理论简单且应用灵活,可以直接估计VaR.将GAS模型和GARCH类模型应用于不同条件下生成的模拟数据和三个时间段的沪深300指数的日对数收益率数据,并比较模型关于VaR的预测效果.结果 表明:在对称的条件分布下,GAS模型容易高估风险且不稳健,其表现不如GARCH类模型;但在条件分布为有偏的时,GAS模型与GARCH类模型的表现相当,部分情况下会优于GARCH类模型,尤其在实证分析中关于序列2和序列3的VaR的估计,GAS模型的预测效果较好.因此,实际应用中,对于具有较明显偏态分布或尖峰分布的数据可以考虑使用GAS模型预测动态VaR.
文献关键词：
动态VaR;GAS模型;GARCH类模型
中图分类号：
作者姓名：
刘赛可;何晓群;夏利宇
作者机构：
浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院,浙江宁波315199;中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872;国网能源研究院有限公司,北京102209
文献出处：
引用格式：
[1]刘赛可;何晓群;夏利宇-.基于GAS模型的动态VaR预测效果分析)[J].数理统计与管理,2022(01):179-189
A类：
B类：
GAS,VaR,动态模型,GARCH,模型应用,不同条件下,模拟数据,对数收益率,比较模型,条件分布,布下,高估,偏态分布,尖峰
AB值：
0.313087
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