摘 要:度量金融風(fēng)險(xiǎn)的VaR方法自從20世紀(jì)90年代初產(chǎn)生以來(lái)被廣泛地應(yīng)用于度量各種金融工具的風(fēng)險(xiǎn)。1994年,摩根集團(tuán)在網(wǎng)上公布了其內(nèi)部使用的全面估計(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)文件,其核心技術(shù)就是VaR方法。摩根集團(tuán)通過(guò)公布每日更新的480種金融工具的VaR,使得金融從業(yè)人員很容易計(jì)算各種資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)值。但是這480種金融工具中卻不包括中國(guó)的金融工具。對(duì)我國(guó)滬深300股票進(jìn)行實(shí)證分析,計(jì)算其最優(yōu)衰減因子,從而可為計(jì)算我國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)值提供方法和依據(jù)。
關(guān)鍵詞:滬深300;EWMA;最優(yōu)衰減因子
中圖分類(lèi)號(hào):F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-291X(2014)32-0173-02
1995年,具有200多年歷史的英國(guó)巴林銀行宣布破產(chǎn),只因?yàn)槠湓谛录悠碌慕灰讍T里克·尼森持有的日經(jīng)225指數(shù)期貨合約多頭損失了約14億美元,而該銀行的股權(quán)資本只有6.15億美元。因此,在當(dāng)前金融市場(chǎng)上,無(wú)論是企業(yè)還是個(gè)人都需要進(jìn)行嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)管理。度量金融風(fēng)險(xiǎn)的VaR方法自從20世紀(jì)90年代初產(chǎn)生以來(lái)被廣泛地應(yīng)用于度量各種金融工具的風(fēng)險(xiǎn)。1994年,摩根集團(tuán)在網(wǎng)上公布了其內(nèi)部使用的全面估計(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)文件,其核心技術(shù)就是VaR方法。摩根集團(tuán)通過(guò)公布每日更新的480種金融工具的VaR,使得金融從業(yè)人員很容易計(jì)算各種資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)值。但是這480種金融工具中卻不包括中國(guó)的金融工具。
2005年4月8日,由上海證券交易所和深圳證券交易所聯(lián)合編制的滬深300指數(shù)開(kāi)始發(fā)布。滬深300指數(shù)樣本是從上海、深圳證券市場(chǎng)中選取的300只A股股票,其中滬市179只,深市121只。滬深300涵蓋了滬深市場(chǎng)六成左右的市值,具有良好的市場(chǎng)代表性。我們通過(guò)方法計(jì)算滬深300的最優(yōu)衰減因子,可以為計(jì)算中國(guó)金融工具的VaR值提供方法和依據(jù)。
一、研究方法
(一)基本原理
記為{rt}某金融工具的價(jià)格收益率序列,在隨機(jī)游動(dòng)假說(shuō)下,{rt}服從獨(dú)立的正態(tài)分布。
在研究每天的收益率時(shí),可假設(shè)μ=0。對(duì)給定的置信水平C,對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位點(diǎn)為T(mén)(由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表查表可得),所以有
VaE(相對(duì))=-TσtW (2)
當(dāng)資產(chǎn)組合包含兩種以上資產(chǎn)時(shí),還需要計(jì)算資產(chǎn)之間的相關(guān)系數(shù),具體可參閱其他文獻(xiàn)。在(2)式中,W是投資組合的頭寸,是一已知量,T是由置信水平c確定的量,因此在估計(jì)VaR的方差協(xié)方差法中,關(guān)鍵的問(wèn)題就是如何估計(jì)收益率分布的標(biāo)準(zhǔn)差σt。
(二)指數(shù)加權(quán)平均移動(dòng)法
由(1)式,我們可以考慮用rt的歷史觀測(cè)值來(lái)估計(jì)σt,(3)式就是用長(zhǎng)度為T(mén)的歷史數(shù)據(jù)估計(jì)t:
這種估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差的方法叫做簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法(SAM),其特點(diǎn)是對(duì)每個(gè)觀測(cè)值給予相等的權(quán)重,估計(jì)值顯著依賴于數(shù)據(jù)長(zhǎng)度T的選取。
對(duì)SMA法的改進(jìn)方法叫做指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法(EWMA),也就是說(shuō):
這種方法的特點(diǎn)是對(duì)每個(gè)觀測(cè)值給予不同的權(quán)重,離估計(jì)值越近的數(shù)據(jù)權(quán)重越大,越遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)權(quán)重越小。(4)式中λ(0<λ<1)叫做衰減因子,其取值大小決定了相關(guān)樣本的權(quán)重和有效樣本的長(zhǎng)度。
用EWMA法估計(jì)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差還有一個(gè)顯著的特點(diǎn),就是可以將方差的估計(jì)公式寫(xiě)成迭代形式,這將有利于應(yīng)用計(jì)算機(jī)處理龐大的數(shù)據(jù)。為此,我們顯示地記σ2
t+1/t為已知t時(shí)刻以前(包括t時(shí)刻)的收益,估計(jì)t+1時(shí)刻的收益方差,由 (4)式進(jìn)行以下推導(dǎo),得到迭代形式:
(三)估計(jì)精度的確定
因?yàn)榈娜≈捣秶鸀椋?<λ<1,故r2
t-i的權(quán)重(1-λ)λi→0(當(dāng)i→∞)時(shí),所以(4)式可以用有限樣本長(zhǎng)度來(lái)近似。為此,定義容忍度LK:
[
在容忍度LK下,應(yīng)用EWMA法估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差公式為:
[
由于
[
可將式(6)推導(dǎo)為
[
這樣,我們就得到了衰減因子λ、有效數(shù)據(jù)長(zhǎng)度K和容忍度LK三者之間的關(guān)系。
(四)最優(yōu)衰減因子的算法
風(fēng)險(xiǎn)矩陣對(duì)N個(gè)時(shí)間序列生成波動(dòng)率和相關(guān)性預(yù)測(cè),這需要N個(gè)方差預(yù)測(cè)和N(N-1)/2個(gè)協(xié)方差預(yù)測(cè)。由于這些參數(shù)組成了一個(gè)協(xié)方差矩陣,對(duì)每個(gè)方差和協(xié)方差預(yù)測(cè)的最佳衰減因子并不是相互獨(dú)立的。當(dāng)N=2時(shí),我們的協(xié)方差矩陣為2x2,共有3個(gè)衰減因子:λ1,λ2,λ3。理論上,選擇與其相應(yīng)的協(xié)方差矩陣一致的最優(yōu)衰減因子是可能的,但實(shí)際上這一目標(biāo)對(duì)復(fù)雜的大型協(xié)方差矩陣難以實(shí)現(xiàn)。因此,有必要對(duì)最優(yōu)衰減因子λ做出一些結(jié)構(gòu)性的限制。風(fēng)險(xiǎn)矩陣對(duì)整個(gè)協(xié)方差矩陣僅使用一個(gè)最優(yōu)衰減因子,這一衰減因子是由N個(gè)時(shí)間序列的個(gè)體方差估計(jì)確定的。
1.均方根誤差準(zhǔn)則
在早一個(gè)周期預(yù)測(cè)出的,對(duì)在時(shí)間t+1時(shí),回報(bào)rt+1的方差估計(jì),定義為
在這里,方差的預(yù)測(cè)值寫(xiě)作的顯示函數(shù),其中T為考慮的預(yù)測(cè)區(qū)間長(zhǎng)度。在實(shí)際上,是通過(guò)尋找對(duì)應(yīng)于不同λ值的最小RMSE值來(lái)得到最優(yōu)的衰減因子,也就是說(shuō),尋求產(chǎn)生最佳預(yù)測(cè)(即使預(yù)測(cè)度量最小化)的衰減因子。此外風(fēng)險(xiǎn)矩陣并不評(píng)價(jià)協(xié)方差預(yù)測(cè)的精確性。
2.個(gè)體方差估計(jì)的加權(quán)
風(fēng)險(xiǎn)矩陣具有N個(gè)時(shí)間序列,而且對(duì)每個(gè)序列都有一個(gè)與之關(guān)聯(lián)的、使方差預(yù)測(cè)的均方根誤差最小化的最優(yōu)衰減因子。我們需要對(duì)日數(shù)據(jù)組,由N個(gè)時(shí)間序列計(jì)算出一個(gè)綜合的最優(yōu)衰減因子。令i表示第i個(gè)最優(yōu)衰減因子,并讓i(i=1,2,…,N)表示風(fēng)險(xiǎn)矩陣數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù);讓?duì)觟表示與i相關(guān)聯(lián)的第i個(gè)均方根誤差(RMSE),即τi是第i個(gè)時(shí)間序列的最小RMSE值??梢匀缦峦茖?dǎo)出一個(gè)綜合的最優(yōu)衰減因子:
(1)求所有N個(gè)最小RMSE,
(2)定義相對(duì)誤差度量:
(3)定義權(quán)重:
這里
(4)最優(yōu)衰減因子定義為:
也就是說(shuō),由風(fēng)險(xiǎn)矩陣采用的最優(yōu)衰減因子是個(gè)體最優(yōu)衰減因子的加權(quán)平均,其權(quán)重是個(gè)體預(yù)測(cè)精度的一種度量。將這一方法運(yùn)用到日收益率序列,并求得日數(shù)據(jù)組的最優(yōu)衰減因子。
二、最優(yōu)衰減因子的計(jì)算
我們選取的樣本為滬深300成分股股票收盤(pán)指數(shù),樣本時(shí)間為2012.12.28—2013.12.13,共計(jì)250天。對(duì)于我們選取的樣本長(zhǎng)度,由公式8可知:當(dāng)λ取值為0.85—0.95時(shí),容忍度小于0.001%。根據(jù)摩根技術(shù)文件的經(jīng)驗(yàn),λ的取值應(yīng)在0.84—0.99之間。我們利用Matlab軟件,使用柵格法計(jì)算每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的最小RMSE值以及相應(yīng)的λ取值;然后,按照2.4.2中的方法計(jì)算各個(gè)λ值權(quán)重;最后,加權(quán)得出對(duì)于中國(guó)金融市場(chǎng)的日頻最優(yōu)衰減因子。得出如下結(jié)果:λ=0.9400。由EWMA方法可知λ越小,有效數(shù)據(jù)長(zhǎng)度或市場(chǎng)的記憶長(zhǎng)度K越短,即市場(chǎng)具有更大的波動(dòng)性。通過(guò)與國(guó)際市場(chǎng)的比較,我們可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性是比較大的,這與我們計(jì)算的國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)最優(yōu)衰減因子為0.94,小于國(guó)外股票市場(chǎng)最優(yōu)衰減因子這一結(jié)果相符合。
結(jié)語(yǔ)
本文運(yùn)用EWMA方法估計(jì)收益率方差和RMSE最小化準(zhǔn)則確定最優(yōu)衰減因子,通過(guò)計(jì)算滬深300成份股股票,得出我國(guó)滬深300股票市場(chǎng)的日頻最優(yōu)衰減因子為0.9400,為進(jìn)一步計(jì)算我國(guó)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)值提供了幫助。
但是,我們僅采用了1年(250天)的歷史數(shù)據(jù),可能因樣本數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致精確度的欠缺。此外,從當(dāng)前文獻(xiàn)可知,不同國(guó)家的不同金融工具的衰減因子是有差異的,說(shuō)明在不同的國(guó)家、不同的經(jīng)濟(jì)文化背景下對(duì)不同的金融產(chǎn)品,其市場(chǎng)記憶長(zhǎng)度是有差異的。而對(duì)于我們采用的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法(EWMA),是由正態(tài)分布的方差極大似然估計(jì)得到的,需要注意到只有當(dāng)收益率序列服從條件正態(tài)分布時(shí),EWMA估計(jì)才是最優(yōu)的。希望將來(lái)能有更加科學(xué)有效的手段方法來(lái)估計(jì)最優(yōu)衰減因子。
參考文獻(xiàn):
[1] J.P Morgan.RiskMetrics Technology Document-Fourth Edition[M],1996.
[2] 劉廣麗.基于EWMA方法的VaR估計(jì)[D].昆明:昆明理工大學(xué),2007.
[3] 王繼偉.滬深300指數(shù)的VaR研究[D].開(kāi)封:河南大學(xué),2008.
[4] 劉軼芳,遲國(guó)泰,余方平,孫韶紅,王玉剛.基于garch-ewma的期貨價(jià)格預(yù)測(cè)模型[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,(1).
[責(zé)任編輯 杜 娟]
1.均方根誤差準(zhǔn)則
在早一個(gè)周期預(yù)測(cè)出的,對(duì)在時(shí)間t+1時(shí),回報(bào)rt+1的方差估計(jì),定義為
在這里,方差的預(yù)測(cè)值寫(xiě)作的顯示函數(shù),其中T為考慮的預(yù)測(cè)區(qū)間長(zhǎng)度。在實(shí)際上,是通過(guò)尋找對(duì)應(yīng)于不同λ值的最小RMSE值來(lái)得到最優(yōu)的衰減因子,也就是說(shuō),尋求產(chǎn)生最佳預(yù)測(cè)(即使預(yù)測(cè)度量最小化)的衰減因子。此外風(fēng)險(xiǎn)矩陣并不評(píng)價(jià)協(xié)方差預(yù)測(cè)的精確性。
2.個(gè)體方差估計(jì)的加權(quán)
風(fēng)險(xiǎn)矩陣具有N個(gè)時(shí)間序列,而且對(duì)每個(gè)序列都有一個(gè)與之關(guān)聯(lián)的、使方差預(yù)測(cè)的均方根誤差最小化的最優(yōu)衰減因子。我們需要對(duì)日數(shù)據(jù)組,由N個(gè)時(shí)間序列計(jì)算出一個(gè)綜合的最優(yōu)衰減因子。令i表示第i個(gè)最優(yōu)衰減因子,并讓i(i=1,2,…,N)表示風(fēng)險(xiǎn)矩陣數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù);讓?duì)觟表示與i相關(guān)聯(lián)的第i個(gè)均方根誤差(RMSE),即τi是第i個(gè)時(shí)間序列的最小RMSE值??梢匀缦峦茖?dǎo)出一個(gè)綜合的最優(yōu)衰減因子:
(1)求所有N個(gè)最小RMSE,
(2)定義相對(duì)誤差度量:
(3)定義權(quán)重:
這里
(4)最優(yōu)衰減因子定義為:
也就是說(shuō),由風(fēng)險(xiǎn)矩陣采用的最優(yōu)衰減因子是個(gè)體最優(yōu)衰減因子的加權(quán)平均,其權(quán)重是個(gè)體預(yù)測(cè)精度的一種度量。將這一方法運(yùn)用到日收益率序列,并求得日數(shù)據(jù)組的最優(yōu)衰減因子。
二、最優(yōu)衰減因子的計(jì)算
我們選取的樣本為滬深300成分股股票收盤(pán)指數(shù),樣本時(shí)間為2012.12.28—2013.12.13,共計(jì)250天。對(duì)于我們選取的樣本長(zhǎng)度,由公式8可知:當(dāng)λ取值為0.85—0.95時(shí),容忍度小于0.001%。根據(jù)摩根技術(shù)文件的經(jīng)驗(yàn),λ的取值應(yīng)在0.84—0.99之間。我們利用Matlab軟件,使用柵格法計(jì)算每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的最小RMSE值以及相應(yīng)的λ取值;然后,按照2.4.2中的方法計(jì)算各個(gè)λ值權(quán)重;最后,加權(quán)得出對(duì)于中國(guó)金融市場(chǎng)的日頻最優(yōu)衰減因子。得出如下結(jié)果:λ=0.9400。由EWMA方法可知λ越小,有效數(shù)據(jù)長(zhǎng)度或市場(chǎng)的記憶長(zhǎng)度K越短,即市場(chǎng)具有更大的波動(dòng)性。通過(guò)與國(guó)際市場(chǎng)的比較,我們可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性是比較大的,這與我們計(jì)算的國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)最優(yōu)衰減因子為0.94,小于國(guó)外股票市場(chǎng)最優(yōu)衰減因子這一結(jié)果相符合。
結(jié)語(yǔ)
本文運(yùn)用EWMA方法估計(jì)收益率方差和RMSE最小化準(zhǔn)則確定最優(yōu)衰減因子,通過(guò)計(jì)算滬深300成份股股票,得出我國(guó)滬深300股票市場(chǎng)的日頻最優(yōu)衰減因子為0.9400,為進(jìn)一步計(jì)算我國(guó)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)值提供了幫助。
但是,我們僅采用了1年(250天)的歷史數(shù)據(jù),可能因樣本數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致精確度的欠缺。此外,從當(dāng)前文獻(xiàn)可知,不同國(guó)家的不同金融工具的衰減因子是有差異的,說(shuō)明在不同的國(guó)家、不同的經(jīng)濟(jì)文化背景下對(duì)不同的金融產(chǎn)品,其市場(chǎng)記憶長(zhǎng)度是有差異的。而對(duì)于我們采用的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法(EWMA),是由正態(tài)分布的方差極大似然估計(jì)得到的,需要注意到只有當(dāng)收益率序列服從條件正態(tài)分布時(shí),EWMA估計(jì)才是最優(yōu)的。希望將來(lái)能有更加科學(xué)有效的手段方法來(lái)估計(jì)最優(yōu)衰減因子。
參考文獻(xiàn):
[1] J.P Morgan.RiskMetrics Technology Document-Fourth Edition[M],1996.
[2] 劉廣麗.基于EWMA方法的VaR估計(jì)[D].昆明:昆明理工大學(xué),2007.
[3] 王繼偉.滬深300指數(shù)的VaR研究[D].開(kāi)封:河南大學(xué),2008.
[4] 劉軼芳,遲國(guó)泰,余方平,孫韶紅,王玉剛.基于garch-ewma的期貨價(jià)格預(yù)測(cè)模型[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,(1).
[責(zé)任編輯 杜 娟]
1.均方根誤差準(zhǔn)則
在早一個(gè)周期預(yù)測(cè)出的,對(duì)在時(shí)間t+1時(shí),回報(bào)rt+1的方差估計(jì),定義為
在這里,方差的預(yù)測(cè)值寫(xiě)作的顯示函數(shù),其中T為考慮的預(yù)測(cè)區(qū)間長(zhǎng)度。在實(shí)際上,是通過(guò)尋找對(duì)應(yīng)于不同λ值的最小RMSE值來(lái)得到最優(yōu)的衰減因子,也就是說(shuō),尋求產(chǎn)生最佳預(yù)測(cè)(即使預(yù)測(cè)度量最小化)的衰減因子。此外風(fēng)險(xiǎn)矩陣并不評(píng)價(jià)協(xié)方差預(yù)測(cè)的精確性。
2.個(gè)體方差估計(jì)的加權(quán)
風(fēng)險(xiǎn)矩陣具有N個(gè)時(shí)間序列,而且對(duì)每個(gè)序列都有一個(gè)與之關(guān)聯(lián)的、使方差預(yù)測(cè)的均方根誤差最小化的最優(yōu)衰減因子。我們需要對(duì)日數(shù)據(jù)組,由N個(gè)時(shí)間序列計(jì)算出一個(gè)綜合的最優(yōu)衰減因子。令i表示第i個(gè)最優(yōu)衰減因子,并讓i(i=1,2,…,N)表示風(fēng)險(xiǎn)矩陣數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù);讓?duì)觟表示與i相關(guān)聯(lián)的第i個(gè)均方根誤差(RMSE),即τi是第i個(gè)時(shí)間序列的最小RMSE值??梢匀缦峦茖?dǎo)出一個(gè)綜合的最優(yōu)衰減因子:
(1)求所有N個(gè)最小RMSE,
(2)定義相對(duì)誤差度量:
(3)定義權(quán)重:
這里
(4)最優(yōu)衰減因子定義為:
也就是說(shuō),由風(fēng)險(xiǎn)矩陣采用的最優(yōu)衰減因子是個(gè)體最優(yōu)衰減因子的加權(quán)平均,其權(quán)重是個(gè)體預(yù)測(cè)精度的一種度量。將這一方法運(yùn)用到日收益率序列,并求得日數(shù)據(jù)組的最優(yōu)衰減因子。
二、最優(yōu)衰減因子的計(jì)算
我們選取的樣本為滬深300成分股股票收盤(pán)指數(shù),樣本時(shí)間為2012.12.28—2013.12.13,共計(jì)250天。對(duì)于我們選取的樣本長(zhǎng)度,由公式8可知:當(dāng)λ取值為0.85—0.95時(shí),容忍度小于0.001%。根據(jù)摩根技術(shù)文件的經(jīng)驗(yàn),λ的取值應(yīng)在0.84—0.99之間。我們利用Matlab軟件,使用柵格法計(jì)算每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的最小RMSE值以及相應(yīng)的λ取值;然后,按照2.4.2中的方法計(jì)算各個(gè)λ值權(quán)重;最后,加權(quán)得出對(duì)于中國(guó)金融市場(chǎng)的日頻最優(yōu)衰減因子。得出如下結(jié)果:λ=0.9400。由EWMA方法可知λ越小,有效數(shù)據(jù)長(zhǎng)度或市場(chǎng)的記憶長(zhǎng)度K越短,即市場(chǎng)具有更大的波動(dòng)性。通過(guò)與國(guó)際市場(chǎng)的比較,我們可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性是比較大的,這與我們計(jì)算的國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)最優(yōu)衰減因子為0.94,小于國(guó)外股票市場(chǎng)最優(yōu)衰減因子這一結(jié)果相符合。
結(jié)語(yǔ)
本文運(yùn)用EWMA方法估計(jì)收益率方差和RMSE最小化準(zhǔn)則確定最優(yōu)衰減因子,通過(guò)計(jì)算滬深300成份股股票,得出我國(guó)滬深300股票市場(chǎng)的日頻最優(yōu)衰減因子為0.9400,為進(jìn)一步計(jì)算我國(guó)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)值提供了幫助。
但是,我們僅采用了1年(250天)的歷史數(shù)據(jù),可能因樣本數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致精確度的欠缺。此外,從當(dāng)前文獻(xiàn)可知,不同國(guó)家的不同金融工具的衰減因子是有差異的,說(shuō)明在不同的國(guó)家、不同的經(jīng)濟(jì)文化背景下對(duì)不同的金融產(chǎn)品,其市場(chǎng)記憶長(zhǎng)度是有差異的。而對(duì)于我們采用的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法(EWMA),是由正態(tài)分布的方差極大似然估計(jì)得到的,需要注意到只有當(dāng)收益率序列服從條件正態(tài)分布時(shí),EWMA估計(jì)才是最優(yōu)的。希望將來(lái)能有更加科學(xué)有效的手段方法來(lái)估計(jì)最優(yōu)衰減因子。
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[責(zé)任編輯 杜 娟]