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建立一种新的度量风险值（VaR）模型PGARCH—M（Power GARCH—M），并利用该模型，通过对工业指数和地产指数的VaR计算，得出基于GED分布的PGARCH—M模型估计VaR极端值更为精确，优于基于正态分布的PGARCH—M模型和PGARCH模型。
利用PGARCH-M模型估计风险值
【摘 要】
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建立一种新的度量风险值（VaR）模型PGARCH—M（Power GARCH—M），并利用该模型，通过对工业指数和地产指数的VaR计算，得出基于GED分布的PGARCH—M模型估计VaR极端值更为精确，优于基于正态
【机 构】
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青岛科技大学数理学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2009年17期
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