Study on tail-related risk measures by Extreme Value Theory based on GARCH and SV models

摘要

近年来,风险价值(VaR)已成为一种重要的度量市场风险的测度.鉴于此,如何准确地进行VaR的计算备受世人瞩目.本文介绍了VaR产生的背景、发展历程、基本含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况是计算VaR的关键.GARCH模型风险测度的极值方法极为有效.但由于SV模型参数估计的困难性,对SV模型进行风险测度的极值分析极为少见.本文利用QML法和MCMC法分别估计GARCH模型和SV模型中的参数,并分别对这两个模型应用基于广义Pareto分布的极值理论来拟合模型残差的分布尾部,刻画金融时间序列分布的尾部特征,估计得到条件分位数（VaR).由于VaR存在一些概念上的缺陷,所以本文同时研究条件期望...