论文研究-基于峰度法的POT模型对沪深股市极端风险的度量.pdf下载

论文研究-基于峰度法的POT模型对沪深股市极端风险的度量.pdf,  基于VaR正态性假设导致的尾部风险低估问题, 研究极值POT模型,并针对样本平均函数法在某些数据结构下失效的缺陷,利用峰度法定量选取了阈值.沪深股市极端风险实证表明：涨跌停板影响了POT模型的有效性.涨跌停板前, 在较高与较低的置信水平下, POT模型均比VaR模型有效;涨跌停板后, POT模型在较高置信水平下优于VaR模型,但在较低置信水平下反而不及VaR模型.研究认为这主要是因为涨跌停板抑制了极值数据的异质性,造成极值密集分布在涨跌停板附近, 致使厚尾分界线向内收敛,从而影响了POT模型的有效性.