广义极值分布模型能否适用于实际股票市场
应用统计
2024-12-10 v1
摘要
广义极值分布（GEV）在水文学、气候科学和金融等多个领域的风险评估中发挥着关键作用。本研究聚焦于中国股市的盘中交易风险分析，特别是受独特交易规定影响的突发价格波动。为克服传统GEV参数估计器的局限性，我们利用近期发展出的鲁棒且渐近正态的参数估计器，实现对极端盘中价格波动的精准建模。我们引入两个风险指标：均值风险水平（mEVI）和稳定性指标（STI），用于评估形状参数随时间的稳定性。利用2015-2017年收集的261只中国股票和32只美国股票数据，我们发现中国股票的mEVI值更高，表明其尾部风险更大，但模型稳定性仍然很高。此外，我们表明基于本研究构建的GEV模型所得的 VaR（在价值 at 风险）估计在方差和投资组合优化方面优于传统的 GP 方法和正态分布基于的 VaR 方法。这一发现凸显了GEV建模在盘中风险管理和投资组合策略中的多样性与效率。
引用
@article{arxiv.2412.06226,
title = {Can Generalized Extreme Value Model Fit the Real Stocks},
author = {Sen Lin and Ao Kong and Robert Azencott},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06226},
year = {2024}
}