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条件方差模型试图解决单变量时间序列模型中的波动率聚类问题,以提高参数估计和预测精度。为了模拟波动性,计量经济学工具箱™支持标准的广义自回归条件异方差(ARCH/GARCH金宝app)模型,指数GARCH (EGARCH)模型,以及Glosten, Jagannathan和Runkle (GJR)模型。
要从前面的条件方差模型分析语法转换,请参见从GARCH函数到模型对象的转换.
用AIC和BIC比较几种条件方差模型的拟合。
使用过滤历史模拟(FHS)技术评估假设的全球股票指数投资组合的市场风险,这是传统历史模拟和蒙特卡罗模拟方法的替代方案。FHS结合了相对复杂的基于模型的波动性处理(GARCH)和资产收益概率分布的非参数规范。FHS的一个吸引人的特点是它能够产生原始投资组合收益系列中没有的相对较大的偏差(损失和收益)。
利用蒙特卡罗模拟技术,利用学生t联结和极值理论(EVT)对假设的全球股票指数投资组合的市场风险进行建模。该过程首先使用非对称GARCH模型从每个收益序列中提取过滤后的残差,然后使用内部的高斯核估计和上下尾的广义帕累托分布估计构建每个资产的样本边际累积分布函数(CDF)。然后,一个学生的t copula拟合数据,并用于诱导每个资产的模拟残差之间的相关性。最后,模拟评估了一个月范围内假设的全球股票投资组合的风险价值(VaR)。
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