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预测VaR:高阶矩可行域未必越广越好

方立兵  郭炳伸  
【摘要】:高阶矩可行域反映了分布函数对样本高阶矩特征(非对称和尖峰、厚尾等)的适应能力,是影响VaR预测绩效的重要因素之一。本文以中、美、英、日四个股市的收益为样本,实证比较了五种高阶矩可行域各不相同的分布函数的VaR预测绩效。结果发现,可行域过于宽广(狭窄)的分布易于高(低)估样本的偏度和峰度,并高(低)估VaR,而可行域适中的广义偏斜-t和偏斜-t分布的预测绩效相对较好。此结果可为后续研究改进VaR的预测绩效提供有益借鉴。

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