金融高频时间序列风险值计算的样条小波算法研究

现代金融风险分析只有在相当大的样本下才能显现出有效性，现有风险计算方法本身所固有的局限性使其对基于高频数据风险值的计算陷入困境之中。.把小波时频分析引人金融高频数据处理当中，本项目拟提出一种基于区间样条小波的非参数核估计方法，并以此构建一种适用于高频金融数据的非参数核估计VaR模型及其算法；拟对基于区间样条小波的非参数核估计性质进行严格数学证明以确保立论的可行性；对几个主要金融市场的高频特性开展金融风险度量的实证分析研究；对现有几种主要VaR估值模型进行比较分析以探讨新方法所具有的有效性及优势；进一步以样条多小波基为工具来探讨多个资产组合的非参数核估计VaR估值问题。.目前国内外对以高频数据为基础的金融风险研究尚处于起步阶段。本研究在理论上对于现有的VaR非参数估计风险值计算方法和高频金融数据风险值研究不失为一个重要的发展，同时也从另一新角度为金融风险管理提供现实的指导价值和工具。