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    題名: 門檻隨機波動模型下風險值之經驗貝氏分析;Empirical Bayesian Analysis on the Value at Risk of Threshold Stochastic Volatility Models.
    作者: 王義富;Yi-Fu Wang
    貢獻者: 統計研究所
    關鍵詞: 風險值;經驗貝氏;隨機波動模型;門檻隨機波動模型
    日期: 2005-06-02
    上傳時間: 2009-09-22 11:01:15 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 近年來,由於經濟市場的快速成長,使得投資組合愈來愈受到重視。在實務上,往往利用具時間序列的模型來對股價進行模型配適,以達到預測的效果。但由於現今經濟市場存在太多影響因素,因此學者們紛紛提出許多的模型來配適股價的動態,而隨機波動模型與門檻隨機波動模型為兩種近來常被討論的模型。 本文以門檻隨機波動模型,利用經驗貝氏方法建立經驗貝氏模型,其動機在於當資料來源無法在上述兩模型間做一確認時,經驗貝氏模型可做為一折衷。另外也考慮風險值 (VaR) 之預測,分別對隨機波動模型、門檻隨機波動模型及經驗貝氏模型進行比較。結果顯示經驗貝氏模型不僅具有較穩健的預測能力,也大大的降低了選模錯誤的風險。
    顯示於類別:[統計研究所] 博碩士論文

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