文件名称：基于ARFIMA-WRBV-VaR的中国股市风险研究 (2013年)
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更新时间：2024-06-01 14:11:44
自然科学 论文
采用日内高频数据,以上证综指和深证成指反映中国股市整体情况,建立了ARFIMA-WRBV-VaR模型,对中国股市进行了VaR风险预测研究.实证结果表明:用WRBV来估计2种指数的波动率,能有效解决2种指数收益率序列的跳跃点情况和消除股市的日历效应.预测得到的VaR序列能通过kuiec似然比失败率检验,且预测结果的准确度较高.通过对VaR预测序列进行R/S检验,发现VaR预测序列具有长期记忆性,即ARFIMA-WRBV-VaR模型能较准确地预测中国股市的VaR风险值.