EWMA-GARCH(1,2)模型：改进的VaR参数估计及其应用验证

本文主要探讨了在金融风险管理领域中，如何结合经典模型GARCH(1,2)和指数加权移动平均(EWMA)模型来提高VaR（Value at Risk，风险价值）的估计精度和实用性。VaR作为衡量金融资产风险的重要指标，其核心在于对资产波动率的准确估计。GARCH模型因其在捕捉市场动态性和条件方差方面的有效性而被广泛应用，然而，单一模型在某些情况下可能无法全面反映复杂的风险结构。 论文提出了一种创新的方法，即利用GARCH(1,2)模型来估计资产的长期波动性，结合EWMA模型考虑近期市场变化的权重，通过这种方法，能够更好地融合历史数据中的短期和长期信息，从而得到更为精确的VaR预测。这种混合模型的优势在于它能够适应市场的非线性和异方差性，减少单一模型的局限性。 作者王峰和朱永忠通过实证分析展示了这种基于EWMA-GARCH(1,2)模型的VaR计算方法的有效性和可靠性。他们采用了具体的金融数据集，如股票、外汇或衍生品等，通过计算和对比使用传统GARCH模型和新提出的混合模型所得到的VaR值，证实了改进模型在风险评估中的优越性，尤其是在极端情况下的风险预警能力。 论文的关键点包括指数加权移动平均法的运用，GARCH模型的扩展与改进，以及VaR模型参数估计的新策略。此外，文中还涉及到了衰减因子这一概念，它在EWMA模型中起着调整数据权重的作用，确保模型能够快速响应市场变化，同时保持对历史数据的适当重视。 这篇论文不仅提供了金融风险计量工具的创新方法，也为实践中的金融机构提供了一种更有效度量和管理风险的手段。通过对VaR的改进计算，金融机构能够做出更明智的决策，降低潜在的金融损失。由于篇幅较长，内容详尽，本文对于风险管理人员、金融分析师和学者来说，具有很高的参考价值。