黄金价格（AU99.99）的季节性风险预测
发布时间：2022-01-13 09:56
选用了经典的AR（1）-EGARCH（1,1）模型和极大似然估计来获得黄金收益率的条件均值和条件方差的估计.接着,利用极值理论模拟了标准独立化以后的残差序列.最终预测了每个季度的VaR和CVaR,进而研究了黄金价格的季节性风险.
【文章来源】：数学的实践与认识. 2019,49(17)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图７的Ｈｉｌｌ图和
（ｆｃ，＾＾）构成的曲线，其中：??Ｈｋ，ｎ??ｋ??Ｖｌｎ??（ｋ）??（５）??表示样本中第ｉ个降序统计量是形状参数￡的估计量，通过判断图中形状参数ｃ??的最先开始稳定的区域，然后记录横坐标对应的ｘ（ｆｃ）值，确定ＰＯＴ模型中的阀值超额均??值图是由点（仏灯以））构成的曲线，其中：??ｅＴ｛ｖ）?＝?ｊ＾－Ｊ２［ｒｕ－ｒ））＿?（６）??＇？．＝?１??乂是超出７７的收益率的数量，％是相应的收益率的值．当７？?＞?Ｕ时，该图关于７？是线性的．??从图７的Ｈｉｌｌ图和图８的超越均值图很难具体的确定阀值，ＭｃＮｅｉｌ，?Ａ．，?Ｐｒｅｙ，?１１．（２０００）在??他的文章中建议使用样本数据的１０％来确定阀值，综合上述方法，我们给出样本的初始阀值??
【参考文献】：
期刊论文
[1]黄金价格影响因素分析及未来走势预测[J]. 曹丽莹. 时代金融. 2016(12)
[2]黄金价格走势、影响因素及季节性分析[J]. 马光,杨雅舒. 时代金融. 2013(30)
[3]极值理论和贝叶斯估计在VaR计算中的应用[J]. 熊健,林煌. 广州大学学报(自然科学版). 2013(03)
[4]平稳序列的GPD模型在风险测度中的应用[J]. 李强,周孝华,张保帅. 统计与决策. 2013(11)
本文编号：3586200
【文章来源】：数学的实践与认识. 2019,49(17)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图７的Ｈｉｌｌ图和
（ｆｃ，＾＾）构成的曲线，其中：??Ｈｋ，ｎ??ｋ??Ｖｌｎ??（ｋ）??（５）??表示样本中第ｉ个降序统计量是形状参数￡的估计量，通过判断图中形状参数ｃ??的最先开始稳定的区域，然后记录横坐标对应的ｘ（ｆｃ）值，确定ＰＯＴ模型中的阀值超额均??值图是由点（仏灯以））构成的曲线，其中：??ｅＴ｛ｖ）?＝?ｊ＾－Ｊ２［ｒｕ－ｒ））＿?（６）??＇？．＝?１??乂是超出７７的收益率的数量，％是相应的收益率的值．当７？?＞?Ｕ时，该图关于７？是线性的．??从图７的Ｈｉｌｌ图和图８的超越均值图很难具体的确定阀值，ＭｃＮｅｉｌ，?Ａ．，?Ｐｒｅｙ，?１１．（２０００）在??他的文章中建议使用样本数据的１０％来确定阀值，综合上述方法，我们给出样本的初始阀值??
【参考文献】：
期刊论文
[1]黄金价格影响因素分析及未来走势预测[J]. 曹丽莹. 时代金融. 2016(12)
[2]黄金价格走势、影响因素及季节性分析[J]. 马光,杨雅舒. 时代金融. 2013(30)
[3]极值理论和贝叶斯估计在VaR计算中的应用[J]. 熊健,林煌. 广州大学学报(自然科学版). 2013(03)
[4]平稳序列的GPD模型在风险测度中的应用[J]. 李强,周孝华,张保帅. 统计与决策. 2013(11)
本文编号：3586200
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/3586200.html
