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文檔簡介
1、當前對于資產日內波動率及在險價值(VaR)的研究中,對單個資產非等間隔日內VaR已經有了一套比較有效的方法,但資產組合VaR仍停留在等間隔抽樣數據的研究上。本文首次提出資產組合的非等間隔日內在險價值(Irregularly Spaced Intraday VaR,ISIVaR)的研究思路和方法并給出了完整的算法,解決了資產組合逐筆交易數據非等間隔且不同步問題,由此利用逐筆交易數據所包含的豐富的市場微觀結構信息對VaR進行估計。
2、 本文首先基于價格持續(xù)時間的EACD(p,q)模型,利用單資產的日內波動率的自相關關系對其非等間隔日內波動率和VaR進行估計。接下來通過更新時間方法將非同步的資產組合標值序列同步化。然后運用Copula理論建立資產組合的非等間隔日內波動模型,并捕捉到資產組合中各資產在截面上的相關。最后來利用這種截面相關關系,通過蒙特卡洛模擬的方法估計出資產組合的ISIVaR。
本文實證研究部分,將民生、招商和興業(yè)三只銀行股構成的資產組合,利用
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