Forecasting the value-at-risk of Chinese stock market using the HARQ model and extreme value theory
Forecasting the value-at-risk of Chinese stock market using the HARQ model and extreme value theory
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利用HARQ模型和极值理论预测中国股市风险价值
DOI：
10.1016/j.physa.2018.02.033
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发表时间：
2018-06
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Hu Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu Guangqiang;Wei Yu;Chen Yongfei;Yu Jiang;Hu Yang
利用中证300指数的盘中数据，从高频波动率模型的角度探讨了中国股市的风险价值（VaR）预测。首先，我们测量的已实现波动率（RV）与5分钟的高频收益率的CSI 300指数，然后建模与新引入的异质自回归四次（HARQ）模型，它可以处理时变系数的HAR模型。其次，结合HARQ模型和极值理论，对沪深300指数的样本外VaR进行了预测。最后，我们使用几种流行的回测方法，比较HARQ模型与其他传统的HAR-type模型，如HAR，HAR-J，CHAR，SHAR的VaR预测精度。实证结果表明，在不同风险水平下，新的HARQ模型对中国股票市场的VaR预测效果优于其他HARQ模型。
Using intraday data of the CSI300 index, this paper discusses value-at-risk (VaR) forecasting of the Chinese stock market from the perspective of high-frequency volatility models. First, we measure the realized volatility (RV) with 5-minute high-frequency returns of the CSI300 index and then model it with the newly introduced heterogeneous autoregressive quarticity (HARQ) model, which can handle the time-varying coefficients of the HAR model. Second, we forecast the out-of-sample VaR of the CSI300 index by combining the HARQ model and extreme value theory (EVT). Finally, using several popular backtesting methods, we compare the VaR forecasting accuracy of HARQ model with other traditional HAR-type models, such as HAR, HAR-J, CHAR, and SHAR. The empirical results show that the novel HARQ model can beat other HAR-type models in forecasting the VaR of the Chinese stock market at various risk levels.
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B. Candelon;Gilbert Colletaz;Christophe Hurlin;S. Tokpavi