基于多维隐状态HMM-GARCH模型的风险价值——以农产品期货玉米连续为例

发布时间：2023-03-23 19:34

　　结合隐马尔可夫模型(HMM)状态划分的优势,建立多维隐状态HMM-GARCH模型来估计农产品期货历年的条件风险价值(CVaR)。首先对农产品期货玉米连续(c0001)收益率序列建立隐马尔可夫模型,对样本数据进行模型拟合,根据BIC准则找出隐马尔可夫模型最优的隐状态数目,再建立N-states-HMM-GARCH模型来估算历年CVaR值。实证结果表明,农产品期货玉米连续历年风险价值水平较稳定。

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【文章目录】：
一、引言
二、多维隐状态HMM-GARCH模型
三、实证分析
    （一）数据选取与分析
    （二）多维HMM-GARCH模型建立
    （三）CVaR的计算
四、结论
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本文编号：3768617