论文研究-基于SGT分布的贝叶斯统计推断的在险价值研究.pdf下载

论文研究-基于SGT分布的贝叶斯统计推断的在险价值研究.pdf,  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.