不同的样本利用方式对VaR组合预测效果的影响

针对VaR组合预测,文章在分析固定窗、滚动窗和扩张窗三种利用样本方式的特点的基础上,利用上证综合指数数据对使用这三种利用样本方式时VaR组合预测的预测表现进行了实证分析。结论是不同的利用样本方式对VaR组合预测的预测表现有显著的影响。     

基于分位数回归模型的证券市场风险研究

文章利用分位数回归模型对我国上证与深证市场进行实证研究表明,该模型能有效度量证券市场的在险价值,对证券市场的风险度量有助于投资者认识股市风险,将有助于投资者做出正确的投资决策。     

不同先验下分位数回归的贝叶斯估计:实现与比较

分位数回归是现代计量经济学研究的前沿之一,与频率学派方法相比采用贝叶斯分析方法对其进行估计具有一定的优势。基于泊松分布实现了在R中调用STAN对分位数回归进行贝叶斯估计,将尺度参数进行参数化,并比较参数化与否对模型估计系数统计性质的影响;在此基础上通过模拟实验研究参数先验分布的设定对参数估计量统计性质的影响,结果表明:参数化后得到的估计量统计性质更好;适当的先验分布可以提高Hamiltonian Monte Carlo抽样估计量的统计性质。     

一种刻画不同水平研究对象的统计方法:分位数回归

一般线性回归分析的是研究对象的平均水平受到其它因素影响的程度大小,难以知道处在不同水平的研究对象受各种因素影响程度.文章介绍分数回归方法,以便能让更多的读者对这种新的统计研究方法有所了解.     

基于广义CoVaR模型的系统重要性银行的风险溢出效应研究

本文基于我国16家上市商业银行的股票日收益率数据,通过分位数回归估计广义CoVaR模型,即将CoVaR模型的条件由q分位点下的收益率等于VaR推广至最多等于VaR.在此基础上分别度量了上市商业银行对整个金融市场体系和上市商业银行对其他上市商业银行的风险溢出效应.结果表明,全国性商业银行的系统性风险普遍高于地方性商业银行,而各个上市商业银行之间的风险溢出效应具有显著的差异.     

金融衍生产品风险的计量方法

风险因子和资产回报之间的非线性关系以及回报分布形式的复杂性在金融世界中广泛存在,非线性特征和分布形式给传统风险度量造成了技术上的困难,针对这些特征的新理论模型中,基于g-h分布的分位数回归方法就是其中之一。计算机模拟的结果显示,用基于g-h分布的分位数回归法计量金融风险,比传统的Delta法、Delta-Gamma法更加精确,而且比蒙特卡罗模拟法更加简便易行。     

VaR组合预测权重的两类约束

组合预测是提高VaR预测表现的有效方法。文章通过研究对VaR组合预测权重加以两类约束(无常数项、无常数项且权重和为1)的意义及其估计的特征,认为权重加以这两种约束有助于体现组合预测的宗旨;权重无约束时VaR组合预测能给出样本内的无偏估计,而加以这两类约束后不能保证该性质成立;当加以约束后估计偏差不大并且其波动性也不大时,也应考虑使用约束,实证研究发现对于无常数项的约束存在估计表现相差不大的情况。     

异方差条件下两种回归方法的比较

最小二乘回归作为一种优良的统计方法应用非常广泛,但是在使用时要求满足同方差等假设条件.文章归纳总结了最小二乘回归和分位数回归的理论特点及异方差产生的原因,论证了异方差对最小二乘回归造成的负面影响,并通过模拟研究和实例研究比较了两种回归方法的功能.结果显示,在异方差情况下,分位数回归可以在因变量条件分布的不同水平上刻画回归关系,分离出回归系数的变异,其结果较最小二乘回归更加全面和细致.     

数据随机缺失下分位数回归模型的诱导光滑估计法

在数据随机缺失的分位数回归模型中,运用诱导光滑思想构造光滑的估计方程,得到了回归参数的诱导光滑估计及渐近协方差估计。接着证明了诱导光滑估计的渐近正态性质,并给出诱导光滑估计及其渐近协方差估计的算法。模拟研究表明新方法在有限样本中表现出色。     

分位数回归与上证综指VaR研究

把极端分位数所具有的行为特征应用到VaR的研究中,建立上海股市收益率的条件分位数回归模型,描述其在极端分位数下的变化趋势。同时选取适当的尾部模型,并在此基础之上应用外推法预测非常极端分位数下的条件VaR,并与直接由分位数回归模型预测的结果进行比较。结果表明：两种方法得到的结果变化趋势都是一致的,由外推法预测的结果相对小一些。     

教育投资风险的区域差异分析——基于分位数回

本文从明瑟收入方程入手,在1987—2005年完整的教育发展的面板数据的基础上．利用分位数回归对我国三个地区的三个不同阶段的教育投资风险进行实证分析。结果表明：我国东部、西部、中部地区在不同分位点下的教育收益率各不相同,而且不同阶段的教育投资风险存在显著差异。东部、中部的教育投资风险呈上升趋势、西部的教育投资风险呈下降趋势。     

中国股市IPO抑价与上市公司内在价值关系——基于分位数回归的实证研究

本文使用基于分位数回归的技术,对中国股市IPO抑价与上市公司内在价值关系进行了实证研究。研究结果表明,对于公司价值,未来的盈利能力才是投资者所关心的,它是公司内在价值的核心;IPO抑价程度适中的水平,反映公司内在价值的几个方面大都对IPO抑价水平有显著影响,且这种影响有助于降低其抑价水平;在IPO抑价较低的分位点或者IPO抑价很高的分位点,其抑价现象与公司内在价值无关,市场上存在一定投机行为。     

城镇家庭收入差异演变及其原因解析——基于北京市城镇住户调查数据

基于北京市城镇住户调查数据,采用分位数回归与分解技术,结合核密度估计方法,定量考察了性别、年龄、受教育年限、工作经验等因素对城镇家庭收入差异及其演变的贡献。研究表明：不同收入群体并没有均等地分享经济社会发展的成果;城镇家庭收入差异是＂回报效应＂和＂变量效应＂共同作用的结果,不同历史时期两种效应的重要性有所不同;教育机会不均等是导致城镇家庭收入差异的关键因素;就业性质的差异助长了城镇家庭收入差距;不同收入群体间自身素质的差异是影响城镇家庭收入差异的重要因素;工作年限、工作经验、年龄、性别及家庭规模等因素影响力不容忽视。     

阿基米德Copula分位数回归曲线推导与模拟

文章把分位数回归理论和相关结构函数Copula结合起来,介绍了分位数回归和相关结构函数Copula,给出了阿基米德Copula和Copula分位数回归曲线的定义,推导出了阿基米德Copu-la分位数回归曲线。最后,通过模拟研究表明Copula分位数回归估计方法的精确性。     

无条件分位数回归：文献综述与应用实例

条件分位数回归(conditional quantile regression,CQR)方法已成为经济学实证研究的常用方法之一。由于CQR结果的经济学阐释基于过多甚至是不必要的控制变量,这与人们所关心的问题有可能并不一致。例如,在劳动经济学对教育回报的研究中,无论个体的年龄,性别与家庭特征如何,教育程度对于个人收入的异质性影响是人们关注的重点,即人们想了解收入关于教育程度的无条件分位数估计。本文旨在介绍近年来发展起来的无条件分位数回归(unconditional quantile regression,UQR)技术并梳理相关文献。特别地,本文介绍三种重要的无条件分位数回归模型：Firpo, Fortin和Lemieux(2009)提出的的再中心化影响函数(recentered influence function, RIF) 回归,Frolich和Melly(2010)提出的无条件分位数处理效应模型与Powell(2010)提出的一般无条件分位数回归。另外,论文还运用一个研究居民收入分配格局变化对其医疗支出影响的实例详细说明了新方法的应用。     

分位数回归的理论再说明及实例分析

文章从次序统计量的角度给出了分位数回归方法合理性的说明,给出R软件的实现过程并通过实例给出了分位数回归结果的解释。     

中国系统性金融风险对宏观经济的影响研究

基于2007年1月至2017年12月月度数据,本文首先选取金融机构极值风险、金融体系间的传染效应、金融市场的波动性和不稳定性、流动性和信用风险4个层面的14个代表性指标测度了系统性金融风险;然后运用分位数回归度量了单个系统性风险指标对宏观经济的影响;最后运用偏最小二乘分位数回归法构建一个系统性金融风险综合指标进一步实证分析系统性金融风险对宏观经济的影响。研究结果表明：①单个系统性金融风险指数中机构极值风险类别下的指标对宏观经济的影响最大,其中金融体系巨灾风险指数影响效果最显著;②运用偏最小二乘分位数回归构造的系统性金融风险综合指标较之单个系统性金融风险指标,能够更稳健地反映系统性金融风险对宏观经济的影响状况;③从测度效果来看,单个系统性风险指标和系统性金融风险综合指标在下尾分布（0.2分位数）的结果明显优于中间分布（0.5分位数）和上尾分布（0.8分位数）。     

短面板随机效应模型的分位数回归方法及模拟

对于随机效应面板数据的分位数回归研究的难点在于如何处理截面内存在的相关性,文章借助分位数回归与ALD分布之间的关系,提出了带有Copula相关结构的分位数回归的极大似然估计法,其中Copula函数可用来表示短面板中的截面内相关性.通过数值优化算法迭代求解目标函数可得参数估计值,蒙特卡洛模拟结果显示该方法的均方误差更小,因此更为精确可靠.     

一种改进的非参数方法对金融价值风险的估计

文章对利用波动率计算价值风险VaR的方法进行了改进,提出了非参数波动率结合非参数条件核密度条件分位数方法来计算VaR,此非参数方法克服了模型误设的问题,不受波动率模型具体形式的限制,不受新息项分布函数的限制,是一种稳健的适应性方法.同时将此方法应用到中小板综指与创业版指进行实证分析,与相应的半参数及参数方法进行比较,发现文中提出的方法在某种程度上比较稳定可靠.     

我国碳排放收敛性:基于面板数据的分位数回归

文章介绍了分位数回归方法以及碳排放量出现收敛的相关原因。通过研究全国28个省碳排放的变异系数,对碳排放做σ收敛分析;然后运用分位数回归对各省的面板数据做绝对β收敛分析。进一步,引入控制变量,建立条件β收敛模型,进行分位数的相对收敛性研究。结果表明,各省区普遍存在绝对收敛和条件收敛,但不存在俱乐部收敛;从长远看,省际间人均碳排放量的差距将会自动消除,碳排放量终将成为一个通用的标准化指标。