VaR方法在开放式基金风险评估中的运用-基于PARCH模型的分析

摘要

中国开放式基金的收益率序列呈现左偏、尖峰厚尾、波动聚集的特性,利用ARCH(自回归条件异方差)模型进行拟合能够更好地刻画其分布特征.通过对拟合效果的比较,发现PARCH(Power ARCH)模型对基金日收益率序列的拟合效果最好.在此基础上,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国开放式基金的风险.在残差服从正态分布、t分布及广义误差分布的三种假设下,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国开放式证券投资基金的风险.