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VaR样本分位数估计的偏差改进

【摘要】本文指出了人们通常所使用的VaR样本分位数估计量会产生高估或低估
的现象, 并分析了产生这些现象的原因, 然后提出在样本较大的情况下利用加权样本分
位数估计量去估计VaR, 在样本较小的情况下用基于Bootstrap方法的样本分位数估计
量去估计VaR. 数值模拟的结果表明, 这些估计方法的估计精度得到了较好的改进. 最
后, 运用这两种分位数估计量来估计两支股票(招商银行、中国石化)的日对数回报序列
的VaR值, 并比较它们的风险估计量的大小.
关键词VaR 加权样本分位数估计数值模拟Bootstrap方法