極端值理論在風險值上的應用
我們期待利用一種更為接近報酬分配實際情況的模型來估計風險值，以期望獲得較佳的風險值估計結果，由於市場上的波動因具有異質變異，易產生波動聚集現象(Volatility Clustering)，因此我們嘗試以GARCH模型捕捉波動起伏，並結合一般化極端值分配來捕捉財務資料常具有的厚尾現象。 研究中，更進一步地利用模擬比較Frechet與GEV估計尾端係數的優劣，結果發現在資料具有厚尾現象時，利用Frechet分配所估計的尾端係數結果的確比用GEV的結果好，不過利用係數結果估計風險值時，我們卻發現兩者的結果差異不大。而我們亦認為，在窗口大小為1800時，block size為63是合...
| Main Author: | |
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| Language: | 中文 |
| Published: |
國立政治大學
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G91NCCU1982012%22. |