基于Cornish-Fisher展开式的中国股市高频数据VaR风险实证研究

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实际市场收益率的尾部普遍展现出比正态分布宽大的"厚尾"特征,通过Cornish-Fisher方法修正正态分布,可使其适合股票市场的实际情况。用沪深300指数的5分钟高频数据构造已实现波动率,来考察中国股票市场的波动特征,试图将高频金融数据的"已实现"波动率引用到基于Cornish-Fisher的VaR模型当中。通过与正态分布假设的VaR的返回测试对比,从实证的角度论证Cornish-Fisher扩展方法在VaR估计中的有效性,基于数据特征的Cor-nish-Fisher扩展方法有效地改善了VaR的估值。
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