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什么情况用var模型
FRM知识点:
VaR模型
的优点是
什么
视频时间 01:45
var模型
某个变量用同比值可以吗
答:
不可以。
var模型
某个变量用同比值不可以会影响最后的测算数据准确性。所以在
使用
某个变量的时候,不可以使用同比值,而是需要重新输入正确的数值。
VAR模型
是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。
外生性检验在
var模型
里是必要的么
答:
是的
VAR模型
的建立(即滞后阶数的选取),不是依据granger因果关系是否成立的。对于VAR模型,一般不选择外生变量。
谁有金融数据挖掘,关联规则分析与挖掘的一些介绍啊
答:
基本思想:金融资产收益率的变化具有某种稳定性,因此可以用过去的变化
情况
对未来进行预测。案例1:基于历史模拟法的那斯达克指数的
VaR模型
的构建,取置信水平为0.99与0.95。计算2004年度单位货币的那斯达克指数的每日在险价值,并实际检验模型的预测准确性。数据:那斯达克指数的每日收盘价的收益率时间跨度:19850711~20050923共...
研究
模型
是
什么
答:
第三个层次,计量分析,建立模型。而计量分析又可以分为几个层次,第一层次是简单回归,包括双变量、多元回归,基本计量问珐(共线性、异方差、自相关)的处理;第二层次更专业点儿,包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型(时间序列、虚拟变量、面板数据等)的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、
VAR模型
、条件异方差...
tvp
var
时变方差分解怎么做
答:
tvpvar做时变方差分解需要
使用
蒙特卡洛估计方法(MCMC)进行数值模拟。TVP-
VAR模型
(Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression),也称之为时变参数随即波动率向量自回归模型,与前面不同的是,它的模型假定中并没有同方差的假定,这种假定比较符合实际
情况
,且它具有时变参数的性质...
10年数据7个变量可以做
var模型
吗
答:
不可以_礁霰淞?,13年的数据还可以。 当
使用 VAR 模型
进行估计时,我们需要做两个决定。 第一个是需要选择将那些变量放入 VAR 模型中,这个决定一般取决 于研究...
什么
是 Expected Shortfall 相比
VaR
它有什么优点
答:
计算 ES 其实就是条件概率的期望积分 至于
使用
效果如何,完全看 backtesting 和阈值啊 一般而言,这类 risk measure 计算无非是两类结果:1. 我该给多少杠杆 2. 我的资本充足率是多少 在这两个问题上,
VaR
和 ES 完全只有大小的区别。 很可能换一个波动率
模型
或者分布,VaR 值就大于原先的 ES 了...
实证结果分析与讨论
答:
为此,本节以99%的置信度为例,建立了基于正态分布分位数的
VaR 模型
,计算结果如表4.21所示,并与表4.19和表4.20中
VaR模型
的有关结果进行比较。 表4.21 基于正态分布分位数的VaR模型计算结果 结果表明,从VaR均值上看,基于正态分布的VaR模型在两个市场、两个方向(即上涨和下跌)上计算得到的VaR风险值均比基于GED...
用eviews对
VAR模型
滞后期判定中的问题
答:
在
VAR
中通常一个方程的被解释变量(及其滞后项)在另一个方程中是解释变量,这就涉及到一个滞后阶数的问题。因为滞后阶数越多,需要估计的参数就越多,这就影响到自由度。滞后阶数的增加会在一定程度上提高
模型
的解释能力,但并不是越高越好,存在一个最优的阶数。确定最优阶数的方法通常
使用
赤池信息...
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