作者：鲁万波; 陈骋; 王建业高频数据资产组合非等间隔时间序列日内在险价值copula
摘要：当前对资产组合在险价值(VaR)的研究仅限于等间隔抽样数据的建模。本文提出资产组合的非等间隔日内在险价值(Irregularly Spaced Intraday Value at Risk,ISIVaR)研究方法,克服资产组合逐笔交易数据非等间隔且不同步问题,利用逐笔交易数据所包含的丰富市场微观结构信息对VaR进行估计。该方法基于更新时间方法将非同步的资产组合标值序列同步化;运用Copula理论建立资产组合的非等间隔日内波动率模型,并捕捉资产组合中各资产在截面上的相关关系;最后利用这种截面相关关系,使用蒙特卡洛模拟技术估计出资产组合的ISIVaR。实证部分利用真实的逐笔交易数据验证了上述方法的有效性。
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