分位数回归与金融风险-研究

《分位数回归与金融风险-研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、首都经济贸易大学硕士学位论文分位数回归与金融风险研究[43]数回归计算收益分布》；2002年，Barnes和Hughes发表的文章《运用分位数回归对[44]股票市场回报率的横向分析》中运用分位数回归方法研究了美国证券市场的CAMP模型；2005年，Ma和Pohlman发表的文章《收益预测与最优组合构建：一种分位数回[45]归方法》对资产组合收益率进行了预测，并利用分位数回归构建了最优资产组合。在金融风险方面：2004年，Engle和Manganelli在他们发表的文章《CAViaR：基于分[46]位数回归的条件自回归VaR》中首次提出了

2、CAViaR（条件VaR）模型，并通过实证得出了CAViaR模型在研究厚尾数据时，其估计结果往往表现得十分优异的结论；[47]Taylor在其1999年发表的文章《一种基于分位数回归估计多期收益率分布的方法》；2005年，Chernozhukov和Umantsev在他们发表的文章《条件VaR：模型和估计方面》[48]中使用了分位数回归方法研究了CVaR的模型；Georgios和Leonidas也在2005年发表[49]文章《条件自回归分位数回归：估计主要证券市场的市场风险》中使用了CAViaR方法研究了美国和希腊证券市场的风险。1.3研

3、究思路及研究创新1.3.1研究思路和文章结构本文的研究思路：首先对VaR以及金融风险进行了介绍，主要介绍了金融风险的定义及度量技术发展，在此基础上，重点对VaR这一特殊的风险管理工具进行了说明；然后根据VaR的特点引出了分位数回归这种特殊的统计方法；第三，对分位数回归应用于金融风险度量进行了详细介绍；第四，使用了一种基于分位数回归计算VaR的方法、即CAViaR方法对中国商品期货中的四种期货进行了实证研究，并将实证结果与其他计算VaR的方法进行比较；第五，通过研究成交量与价格的关系，在CAViaR模型中加入了成交量变量，构造了一个新的市

4、场风险计量模型——CAViaR-V模型，并通过实证，分析了该模型在风险度量方面的优异性；最后，对全文进行了总结并指出了本研究的局限性，同时提出了该研究能进一步发展的方向。本文共分为七个部分，具体内容如下：第一部分：引言；这一部分主要介绍的内容有：研究背景及研究意义、研究目的、研究思路以及研究的创新点，同时进行了文献综述。第二部分：VaR与金融风险；首先介绍了风险的定义，风险度量及管理方法的发展，然后进一步介绍了VaR的定义、计算方法以及VaR的应用。第三部分：分位数回归理论；这一部分对分位数回归理论进行了详细说明，主要介绍了分位数回归方

5、法的定义、参数估计以及参数检验。第四部分：分位数回归在风险度量中的应用；主要介绍应用分位数回归进行金融风险度量的相关理论。第五部分：基于CAViaR方法的中国期货市场风险的实证分析；选取了中国期货第4页，共64页首都经济贸易大学硕士学位论文分位数回归与金融风险研究市场的四种商品期货进行了实证分析，旨在验证对中国市场的适用性，并与其他三种计算VaR的方法进行了比较，检验CAViaR模型优越性。第六部分：中国期货市场风险的CAViaR-V建模；首先是对金融市场中交易量和价格的关系进行了实证分析，在此基础上提出了对CAViaR模型的改进方法，

6、提出了基于成交量的CAViaR方法，即CAViaR-V模型，然后利用该模型对中国期货市场风险在低分位数下进行了实证分析，并将结果与使用CAViaR模型的结果进行了比较。第七部分：总结与展望；总结全文，指出本研究不足之处并提出了今后研究的方向。1.3.2研究创新结合中国金融市场的基本状况，本文在现有对金融风险研究的基础上，进行了一些探索性的研究，这些研究将为金融机构以及金融监管当局在管理金融风险方面提供一些新的思路。首先是突出分位数回归与VaR相结合；在总结了应用分位数回归进行金融风险度量方法的基础上，重点提出分位数回归与VaR相结合的方

7、法CAViaR方法；然后对中国期货市场的风险应用CAViaR方法进行实证分析，并在此基础上与其他几种计算VaR的方法进行了比较。其次由于金融市场中金融产品的成交量与收益率之间有着非常密切的关系，故本文尝试着在CAViaR模型中加入了成交量这一变量，并在中国期货市场的基础上进行了实证研究，也得出了理想的结论。2VaR与金融风险2.1金融市场风险分类和定义近几十年来，受经济全球化与金融一体化、现代金融理论、金融创新以及信息、技术等因素的影响，全球金融市场获得了快速发展，与此同时金融市场也呈现出了前所未有的波动，频繁发生的金融危机不仅严重影响

8、了工商企业和金融机构的正常运营，而且还对一国乃至全球经济的稳定发展构成了严重威胁。例如：巴林银行(Barings)、长期资产管理公司(LTCM)等一系列因承担金融风险而发生巨额损失甚至倒闭的案例，使得无论金