資產(chǎn)組合非等間隔日內(nèi)在險(xiǎn)價(jià)值研究.pdf

1、當(dāng)前對(duì)于資產(chǎn)日內(nèi)波動(dòng)率及在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的研究中，對(duì)單個(gè)資產(chǎn)非等間隔日內(nèi)VaR已經(jīng)有了一套比較有效的方法，但資產(chǎn)組合VaR仍停留在等間隔抽樣數(shù)據(jù)的研究上。本文首次提出資產(chǎn)組合的非等間隔日內(nèi)在險(xiǎn)價(jià)值（Irregularly Spaced Intraday VaR，ISIVaR）的研究思路和方法并給出了完整的算法，解決了資產(chǎn)組合逐筆交易數(shù)據(jù)非等間隔且不同步問題，由此利用逐筆交易數(shù)據(jù)所包含的豐富的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)信息對(duì)VaR進(jìn)行估計(jì)。
　

2、　本文首先基于價(jià)格持續(xù)時(shí)間的EACD(p，q)模型，利用單資產(chǎn)的日內(nèi)波動(dòng)率的自相關(guān)關(guān)系對(duì)其非等間隔日內(nèi)波動(dòng)率和VaR進(jìn)行估計(jì)。接下來通過更新時(shí)間方法將非同步的資產(chǎn)組合標(biāo)值序列同步化。然后運(yùn)用Copula理論建立資產(chǎn)組合的非等間隔日內(nèi)波動(dòng)模型，并捕捉到資產(chǎn)組合中各資產(chǎn)在截面上的相關(guān)。最后來利用這種截面相關(guān)關(guān)系，通過蒙特卡洛模擬的方法估計(jì)出資產(chǎn)組合的ISIVaR。
　　本文實(shí)證研究部分，將民生、招商和興業(yè)三只銀行股構(gòu)成的資產(chǎn)組合，利用