基于双成分已实现EGARCH模型的VaR度量研究.pptx
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,目录PartOnePartTwo研究背景研究意义研究目的PartThree已实现GARCH模型双成分模型EGARCH模型双成分已实现EGARCH模型PartFourVaR的定义VaR的度量方法VaR的优缺点PartFive模型的参数估计VaR的预测与计算VaR的检验与评估实证分析PartSix研究结论研究不足与展望THANKS
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基于已实现EGARCH模型的股票市场风险度量方法研究的开题报告一、选题背景随着股票市场的风险逐渐增大,股票投资者越来越需要有效的风险度量方法来降低投资风险。传统的风险度量方法包括标准差、VaR、CVaR等,但是这些方法都有各自的局限性,例如标准差无法反映厚尾分布的风险,VaR只能给出在某一特定置信水平下对未来最大可能亏损的估算,没有考虑到损失的可能程度和损失可能性的概率分布情况,而CVaR由于计算复杂性往往难以应用于实际投资风险管理中。为了解决这些问题,本研究将以已实现EGARCH模型为基础,探讨一种基于
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基于“已实现”波动率ARFI模型和CAViaR模型的VaR预测比较研究本文旨在探讨和比较“已实现”波动率ARFI模型和CAViaR模型在VaR预测中的优缺点。VaR(ValueatRisk)是一种衡量金融市场风险的方法,用于预测在特定置信水平下的最大可能损失。VaR分为几种类型,包括历史模拟VaR、参数模型VaR和蒙特卡洛模拟VaR等。“已实现”波动率ARFI模型和CAViaR模型是常用的参数模型,它们通过考虑过去的收益率和波动率来预测未来可能的最大损失。在这里,我们将比较这两种模型的优缺点,以确定哪种模