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  • 简介:金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。

  • 标签: ARFIMA GARCH COPULA函数 VaR风险值 Kupiec检验
  • 简介:本文利用连续的股指期货指数5分钟高频数据,基于“已实现”波动率进行实证研究,结果表明股指期货“已实现”波动率序列的分布是非正态分布且具有长记忆性,最后建立ARFIMA模型,并对波动率进行预测,预测平均误差7.20%。

  • 标签: ARFtMA模型 高频数据 已实现波动率 预测