文献类型：期刊文章

作　　者：唐林俊[1] 杨虎[2] 张洪阳[1]

机构地区：[1]嘉兴学院数学与信息科学学院,浙江嘉兴314001 [2]重庆大学数理学院,重庆400044

出　　处：《数学的实践与认识》

年　　份：2005

卷　　号：35

期　　号：10

起止页码：29-35

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD_E2011_2012、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：通过研究核密度估计理论,提出了一种适应估计金融时间序列分布的L ap lace核密度函数.在单变量核密度估计的基础上建立了风险价值(V a lua at R isk,简记为VaR)预测的预测模型.通过对核密度估计变异系数的加权处理建立了两种加权VaR预测模型.最后,通过上证指数收益率对建立的VaR预测模型进行了实证分析,结果显示两种加权方法对上证指数收益率的VaR预测具有较高的效率.

关 键 词：核密度估计 LAPLACE分布 风险价值(Valua  at  Risk)  预测模型  风险价值  LAPLACE 应用  加权处理

分 类 号：F224]