基于加权支持向量机的VaR计算方法研究 (2010年)

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文件名称：基于加权支持向量机的VaR计算方法研究 (2010年)
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更新时间：2021-06-15 20:10:53
自然科学 论文 针对统计学框架下传统VaR计算方法的不足,发展了基于加权支持向量机(W-SVM)的VaR计算新方法。为了在VaR模型中计入金融时间序列的记忆效应,采用最优市场因子作为支持向量机的加权模型。对2001-2009年上证综指的实证研究表明,基于W-SVM的VaR模型优于传统的VaR方法,在小样本、厚尾、非线性及有异常波动的市场条件下,各种置信度下的W-SVM方法均能取得较好的性能。