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贝叶斯推断下的条件风险价值研究

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-24  浏览次数:8
摘 要:基于假设的金融资产收益分布,建立了条件风险价值CVaR计算模型,并对分布的参数采用贝叶斯统计推断进行估计,然后利用蒙特卡洛模拟计算CVaR。选取沪深300中的股票数据进行实证分析,并与经典统计方法作比
  • 【题 名】贝叶斯推断下的条件风险价值研究
  • 【作 者】王艳彩 高岳林
  • 【机 构】北方民族大学信息与系统科学研究所 宁夏银川750021
  • 【刊 名】《河南科技大学学报:自然科学版》2012年 第6期 91-94页 共4页
  • 【关键词】条件风险价值 贝叶斯推断 蒙特卡洛模拟
  • 【文 摘】基于假设的金融资产收益分布,建立了条件风险价值CVaR计算模型,并对分布的参数采用贝叶斯统计推断进行估计,然后利用蒙特卡洛模拟计算CVaR。选取沪深300中的股票数据进行实证分析,并与经典统计方法作比较研究,研究结果表明:应用贝叶斯推断估计的分布参数更精确,拟合的分布更符合数据的真实波动,提高了CVaR度量的准确性。
 
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