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条件方差模型试图解决单变量时间序列模型中的波动率聚类问题,以提高参数估计和预测精度。要对波动性建模,请使用计量经济学工具箱™ 支持标准的广义自回归条件异方差(ARCH/GARCH)模型、指数GARCH(EGARCH)模型以及Glosten、Jagannathan和Runkle(GJR)模型。万博1manbetx
要从前面的条件方差模型分析语法转换,请参见从GARCH函数到模型对象的转换.
比较几种条件方差模型的拟合AIC和BIC。
使用过滤历史模拟(FHS)技术评估假设的全球股票指数投资组合的市场风险,FHS是传统历史模拟和蒙特卡罗模拟方法的替代方法。FHS结合了相对复杂的基于模型的波动性处理(GARCH)和资产收益概率分布的非参数规范。FHS的一个吸引人的特点是它能够产生相对较大的偏差(损失和收益),这在原始的投资组合收益序列中是没有的。
利用蒙特卡洛模拟技术,利用学生t联系函数和极值理论(EVT),对一个假设的全球股票指数投资组合的市场风险进行建模。该过程首先利用非对称GARCH模型从每个收益序列中提取过滤后的残差,然后利用内部的高斯核估计和上下尾部的广义Pareto分布估计构建每个资产的样本边际累积分布函数(CDF)。然后对数据进行拟合,并使用Student's t copula来诱导每个资产的模拟残差之间的相关性。最后,模拟评估了一个月内假设的全球股票投资组合的风险价值(VaR)。
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