| 基于支持向量分位数回归多期VaR测度 |
| Evaluating multiperiod VaR via support vector quantile regression |
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| 作者 | 单位 | | 许启发 | 合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室 | | 张金秀 | | | 蒋翠侠 | |
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| 中文摘要 |
| 为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证指数、香港恒生指数和标准普尔500指数进行实证研究,VaR回测检验结果表明基于支持向量分位数回归模型的多期VaR风险测度在样本内与样本外都有良好的表现. |
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