【摘 要】
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文章以GARCH模型为理论基础,在95%的置信水平下,对比收益率的分布不同,分别求出我国四种主要股票指数的各时期的风险值,非对称Laplace分布合适地描述金融数据的尖峰、厚尾和
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文章以GARCH模型为理论基础,在95%的置信水平下,对比收益率的分布不同,分别求出我国四种主要股票指数的各时期的风险值,非对称Laplace分布合适地描述金融数据的尖峰、厚尾和有偏的特征,最后对于模型的有效性,选用Kupiec方法对模型进行检测,表明收益率分布采用非对称Laplace分布从而有助于提高对股票指数的风险度量的准确性。
Based on the GARCH model, the article compares the distribution of the returns under 95% confidence level and finds out the risk values of the four major stock indexes in each period respectively. The asymmetric Laplace distribution can appropriately describe the spikes of financial data , Thick-tailed and biased features. Finally, Kupiec method is used to test the model’s validity. The results show that the asymmetric Laplace distribution of returns distribution helps to improve the accuracy of stock index risk measurement.
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