※ [本文轉錄自 Economics 看板 #1N6M_tB- ] 作者: naturalsmen (日日夜夜) 看板: Economics 標題: [請益] GARCH-GPD Monte Carlo simulation 時間: Fri Apr 22 08:27:30 2016 各位大大好 小弟最近在看McNeil and Frey (2000)出的論文 Estimation of tail-related risk measures for heteroscedastic financial time series: an extreme value approach http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927539800000128 對最後他估計multiple day returns的算法有些疑問 我照著他的做法做了一遍 用他網頁提供的DAX index歷史資料 http://www.macs.hw.ac.uk/~mcneil/ftp/DAX.txt 但是10-day VaR的結果在0.99 quantile的地方差距很大 他的violations只有48筆 期望值是51筆 我做出來的violations卻有109筆@@ 0.95 quantile跟作者的差距不大 但感覺是錯的 然後又去看了國內的人做的 http://140.123.5.6/deptfin/course_data/Data/Sup7.pdf 最後的GARCH-GPD的violations也跟期望值差距不大 我照McNeil(2000)上面的算法: 取1000天的窗格 1. 先用AR(1)-GARCH(1,1)預測未來10天DAX index negative log return -> 得到1000筆殘差值然後標準化 跟 未來10天估計的條件平均數條件變異數 2. 取0.9 quantile和0.1 quantile作為左右尾的門檻值 -> 左右尾分別fit一個GPD model -> 得到兩組(xi, beta) 3. 隨機從1.得到的1000筆標準化殘差取1筆 取後放回 4. 該殘差若>右尾門檻值 隨機從右尾fit得的GPD抽一個值 -> 得右尾門檻值+右尾GPD抽到的值 5. 4.的判斷改成左尾 -> 得左尾門檻值-左尾GPD抽到的值 6. 4. 5.的條件不合則該殘差不變 7. 重複3.~6. 我共重複5000次 得到5000筆新的殘差值的混合分配 長這樣：http://imgur.com/veey8XC 上面是GARCH model得的標準化殘差分配 下面是新殘差的混合分配 ...為啥沒有什麼變啊啊啊 我以為會出現厚尾之類的 不確定是不是那邊出錯 8. 從新殘差隨機抽10筆 模擬未來10天對數報酬 <- 條件平均數 + 條件變異數*這10筆殘差 然後加總 9. 8.重複1000次得到1000筆新的報酬率 10. 再fit一次GPD 門檻設0.9 quantile -> 得到t+1+...+t+10的VaR 然後重複上面的步驟到樣本資料結束 ...就出事了@@ 不知道版上有沒有大大曾經做過相關的東西 希望有大大能夠協助解惑 小弟願意以一頓飯報答 感謝!!! --

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ※ 轉錄者: naturalsmen (132.208.73.221), 04/25/2016 02:07:33 ※ 編輯: naturalsmen (132.208.73.221), 04/25/2016 06:35:18