贝叶斯实现的金融尾部风险预测中的Realized-GARCH模型，纳入双侧威布尔分布
摘要：金融时间序列中的波动性和尾部风险预测往往需要考虑到双侧韦伯分布，因此在实现的GARCH框架中引入了双侧韦伯分布。此外，实现的GARCH框架中采用了实现范围作为实现方差或日收益的竞争者。为了处理固有的微观结构噪声和效率问题，对实现的范围和实现的方差进行了子采样和缩放处理。还开发并应用了自适应贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法进行估计和预测，并通过模拟研究与最大似然方法进行了性能评估和比较。在全球金融危机期间的6年时间内，对比了一系列著名的参数GARCH、带有双侧韦伯分布的GARCH和实现的GARCH模型，结果显示，对于7个市场指数回报序列和2个个体资产，明显偏好于采用双侧韦伯分布的实现的GARCH模型，特别是采用了子采样实现方差和子采样实现范围的模型。
作者：Chao Wang (1), Qian Chen (2), Richard Gerlach (1) ((1) Discipline of Business Analytics, The University of Sydney, (2) HSBC Business School, Peking University)
论文ID：1707.03715
分类：Risk Management
分类简称：q-fin.RM
提交时间：2017-07-13