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| 基于SGT分布的贝叶斯统计推断的在险价值研究 |
| 王恺明;潘和平;张煜中 |
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摘要 在考虑金融数据的非正态分布的条件下, 使用更接近市场实际的SGT(Skewed Generalized $t$ Distribution)分布取代正态分布,建立了基于SGT分布的VaR (Value-at-risk)计算模型,然后对于SGT分布的参数估计采用贝叶斯统计推断,提高了SGT分布的参数估计精度和VaR的度量准确性。并用上证指数对这个新方法做了实证检验,发现对于样本内的VaR的性能测试贝叶斯统计推断的结果和用SGT的最大似然估计结果相似,但都优于正态分布的结果,样本外的性能测试中贝叶斯统计推断的结果优于用SGT的最大似然估计和正态分布的结果.
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| 关键词 ：
在险价值,
金融风险,
SGT分布,
贝叶斯统计推断,
MCMC算法
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收稿日期: 1900-01-01
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2010, Vol. 30 
