【摘 要】
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应用极值理论计算风险值要求数据服从独立同分布的前提假设,但在实际的金融时间序列中并不满足这样的条件。为了解决该问题,可以引入极值指标,并利用除串法,重新对超阈值数据
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11101364;11201421);浙江省自然科学基金项目(Y6110110);全国统计科研计划项目(2013LY137);浙江省高校人文社科重点研究基地(统计学)资助项目
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应用极值理论计算风险值要求数据服从独立同分布的前提假设,但在实际的金融时间序列中并不满足这样的条件。为了解决该问题,可以引入极值指标,并利用除串法,重新对超阈值数据建立POT模型,对VaR和CVaR进行估计。利用美元兑人民币汇率数据进行实证分析,结果表明：利用除串法对超阈值的极值数据进行处理后,计算所得VaR和CVaR较未除串均有所降低,且在低置信水平（≤97.5%）下下降幅度比较明显;在高置信水平（≥99%）下运用失败率检验除串后的模型比较理想,并且较低的风险值能使用于缓冲损失的准备资金得到有效利用。
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