高频数据下基于PGARCH模型的VaR估计方法及应用
Systems Engineering —Theory & Practice（2017）
摘要
高频数据在风险价值VaR度量和预测方面的价值日益凸显,文中基于高频数据为嵌入日内收益过程的PGARCH模型提出一类稳健M估计,同时给出相应的VaR估计方法,并基于沪深300指数和恒生指数的5分钟高频数据对时间内和时间外的VaR进行估计预测.实证结果表明,高频数据下PGARCH模型的M估计所提供的VaR估计方法可更加准确的预测VaR,预测结果均优于日间低频数据的估计结果和基于高频数据的QMLE估计结果,该方法可以很好地应用于风险管理中.
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