【摘 要】
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针对在险价值模型正态假设的不合理性,利用基于广义帕累托分布的POT模型对我国股票市场尾部风险进行了度量,并且通过对样本数据按照流动性分组探究股票流动性对我国股票市场
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71972065),河北省自然科学基金资助项目(G2019202307)
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针对在险价值模型正态假设的不合理性,利用基于广义帕累托分布的POT模型对我国股票市场尾部风险进行了度量,并且通过对样本数据按照流动性分组探究股票流动性对我国股票市场尾部风险的影响。将统计理论中的斜率变点理论引入到传统阈值选取方法中,有效避免了最优阈值确定时的主观性问题。研究结果表明:对于股市尾部风险的度量,95%置信水平下的VaR值比90%置信水平下VaR值的估计结果更可信,且估计值显示尾部风险与流动性呈反向变化,即股票流动性越小,市场尾部风险越大。
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