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混合序列的VaR分布核估计及其应用
被引量：
3
1
作者
胡志明
奚欢
+1 位作者
王黎明
黄名辉
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018年第2期201-212,共12页
本文首先在ρ-混合相依序列情形下,研究了VaR分布核估计v_(p,h)的均方误差和最优窗宽,得到的最优窗宽使得均方误差MSE(v_(p,h))达到最小.利用拉普拉斯分布密度函数代替窗宽表达式中的密度函数,采用插值的方法计算最优窗宽的具体值.借助...
本文首先在ρ-混合相依序列情形下,研究了VaR分布核估计v_(p,h)的均方误差和最优窗宽,得到的最优窗宽使得均方误差MSE(v_(p,h))达到最小.利用拉普拉斯分布密度函数代替窗宽表达式中的密度函数,采用插值的方法计算最优窗宽的具体值.借助所得到最优窗宽进行数值模拟,结果显示,VaR分布核估计值与次序统计量估计值相比,分布核估计的效果更好.实证结果表明深证B股指数的风险明显大于上证A股指数.
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关键词
核估计
混合序列
VAR
窗宽
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职称材料
题名
混合序列的VaR分布核估计及其应用
被引量：
3
1
作者
胡志明
奚欢
王黎明
黄名辉
机构
上海财经大学浙江学院统计系
上海财经大学统计与管理学院
中国邮政储蓄银行南宁市分行
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018年第2期201-212,共12页
基金
国家自然科学基金项目(批准号:11261009)
浙江省教育厅科研项目(批准号:Y201534298)
+1 种基金
上海财经大学浙江学院课题(批准号:20160212)
上海财经大学浙江学院发展基金(批准号:20170002)资助
文摘
本文首先在ρ-混合相依序列情形下,研究了VaR分布核估计v_(p,h)的均方误差和最优窗宽,得到的最优窗宽使得均方误差MSE(v_(p,h))达到最小.利用拉普拉斯分布密度函数代替窗宽表达式中的密度函数,采用插值的方法计算最优窗宽的具体值.借助所得到最优窗宽进行数值模拟,结果显示,VaR分布核估计值与次序统计量估计值相比,分布核估计的效果更好.实证结果表明深证B股指数的风险明显大于上证A股指数.
关键词
核估计
混合序列
VAR
窗宽
Keywords
kernel estimation
mixing sequences
Value at Risk
bandwidth
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
混合序列的VaR分布核估计及其应用
胡志明
奚欢
王黎明
黄名辉
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018
3
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