【摘 要】
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文章旨在运用极值理论提高VaR的适用性和估计的精确度。VaR技术作为一种统计方法常用来测度金融市场风险，极值理论则是研究随机变量或过程的极端情形的统计规律性。然而，经典的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70473107）,中央高校基本科研业务费资助项目（CDJXS11021112）
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文章旨在运用极值理论提高VaR的适用性和估计的精确度。VaR技术作为一种统计方法常用来测度金融市场风险，极值理论则是研究随机变量或过程的极端情形的统计规律性。然而，经典的极值模型要求金融时序服从独立同分布条件。考虑满足平稳性条件下的金融时序，针对序列相关引致的极值成串现象，引入极值指标来刻画极值数据间的相关结构，采用除串技术过滤数据的相关性，进而得到渐进独立的同分布序列，再构建GPD模型来测度VaR。实证分析和回测检验表明：改进的GPD闽值模型具有对风险测度的有效性和精确性。
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