GARCH-EVT模型提升动态VaR估计:实证比较与应用

本文探讨了GARCH-EVT模型在动态Value at Risk (VaR)估计中的应用，特别是在金融资产收益数据的波动性和厚尾分布特征背景下。GARCH模型通常用于捕捉时间序列中收益率的条件异方差性，而EVT则引入了极值理论来处理极端事件的概率分布，这对于理解市场风险至关重要。 在2008年的研究中，作者高莹、周鑫和金秀基于东北大学，针对上海证券市场综合指数的数据，构建了一种结合GARCH和EVT的模型。他们考虑了金融资产收益数据的波动集群性，即同一时期内多个资产收益的同步变动，以及厚尾现象，即罕见但潜在巨大损失的极端事件。这些特性在传统正态分布假设下可能被忽视，GARCH-EVT模型能够更准确地估计极端情况下的VaR。 与传统的GARCH-NORMAL模型相比，GARCH-EVT模型的优点在于它能更好地适应实际市场的复杂性，特别是处理非正态性和极端事件。作者通过实证分析和后验测试验证了GARCH-EVT模型的有效性，结果显示该模型在控制风险和预测收益方面具有更高的精度和可靠性。 因此，GARCH-EVT模型不仅提升了动态VaR估计的准确性，而且为金融机构的决策者和投资者提供了更强大的风险管理工具，帮助他们做出更为明智的投资和风险控制策略。这种模型的应用有助于提高金融机构抵御市场冲击的能力，降低潜在的经济损失。 总结来说，本文的主要贡献在于将GARCH模型与EVT理论相结合，创建了一种适用于动态VaR估计的新方法，这在金融风险管理领域具有重要的理论价值和实践意义。