基于sgt分布的贝叶斯统计推断的在险价值研究

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1、万方数据第30卷第3期20lO年3月系统工程理论与实践SystemsEngineering—Theory&PracticeV01．30，No．3Mat，，2010文章编号：1000-6788(2010)03-0419-07中图分类号：F224文献标志码：A基于SGT分布的贝叶斯统计推断的在险价值研究王恺明-，潘和平-，2，s，张煜中4(1．电子科技大学经济与管理学院，成都610054；2．电子科技大学预测研究中心，成都610054；3．西南财经大学中国金融研究中心国际金融预测研究所，成都6100

2、74；4．电子科技大学应用数学学院，成都610054)摘要在考虑金融数据的非正态分布的条件下，使用更接近市场实际的SGT(SkewedGeneralizedtDistribution)分布取代正态分布，建立了基于sGT分布的VaR(Value-at．risk)计算模型，然后对于SGT分布的参数估计采用贝叶斯统计推断，提高了SGT分布的参数估计精度和VaR的度量准确性．并用上证指数对这个新方法做了实证检验，发现对于样本内的VaR的性能测试贝叶斯统计推断的结果和用SGT的最大似然估计结果相似，但都优

3、于正态分布的结果，样本外的性能测试中贝叶斯统计推断的结果优于用SGT的最大似然估计和正态分布的结果．关键词在险价值；金融风险；SGT分布；贝叶斯统计推断；MCMC算法BayesianinferenceofVaRbasedonSGTdistributionWANGKai-mingl，PANHe—pin91，2，v，ZHANGYu-zhon94(1．SchoolofManagementandEconomics，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofC

4、hina，Chengdu610054，China；2．PredictionResearchCentre，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，Chengdu610054，China；3．FinanceResearchofCenter，SouthwesternUniversityofFinanceandEconomies，Chengdu610054，China；4．SchoolofAppliedMathematics，Universit

5、yofElectronicScienceandTechnologyofChina，Chengdu610054，China)AbstractV址ue-at—risk(vaR)isafinancialriskmeasurementtechnique，whichhasbecomeastandardforfinancialriskmanagement．ThispaperproposedanewimprovedapproachtoValueatRisk(V掘)inaframeworkofBayesiani

6、nferenceusingtheskewedgeneralizedtdistributionfSGT)．SGTdistributionWasusedtosubstitutenormaldistribution，asitisclosertothetruedistributionoffinancialtimeseriesdata．TheSGTparameterswereestimatedviaBayesianinterferenceformalism．Thisnewapproachwastested

7、onadatasetofShanghalcompositeindex．TheresuItsindicatethattheVaRperfor瑚wellonthein-sampleevaluationwhilefortheout．of-sample啪testtheBayesianinferencemodelisbetterthanmaximumlikefihoodestimationandnormaldistribution．KeywordsVaR，financialrisk，SGTdistribu

8、tion，Bayesianinference，MCMC1引言进入2008年以来，随着美国次贷金融危机的失控，发生了一系列国际顶级金融机构的破产或转型，加剧了全球的金融动荡，从而使人们更加关注金融风险的控制．而在险价值(VaR)则是—个广泛使用的风险控制工具，现已成为金融行业的标准．VaR是指在正常的市场环境下，在一定的置信水平和时期内，衡量最大预期损失的方法．VaR这种方法是一种建立在坚实的统计科学基础上的为使用者提供综合衡量金融投资风险的方法．VaR最早是由国际30人集团提出来的．在此基础上J