基于POT模型的股票市场风险价值研究

摘要

近年来计算机技术的发展,使高频数据的获得成为了现实.高频数据信息含量高,成为许多学者研究的对象.本文采用极值理论中的POT模型,应用不同的阈值选取方法对高频数据的分布尾部进行研究,估计其风险价值,通过对比研究发现POT模型对股市收益率数据的尾部拟合效果较好,而核拟合优度统计法下得到的阈值比平均超额分布函数图下得到的阈值有效.