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《分位数回归视角下的金融市场风险度量研究进展》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2009年第6期福州大学学报(哲学社会科学版)No.62009(总第94期)JOURNALOFFUZHOUUNIVERSITY(PhilosophyandSocialSciences)SerialNo.94分位数回归视角下的金融市场风险度量研究进展唐勇寇贵明(福州大学管理学院,福建福州350108)摘要:基于分位数回归的金融市场风险度量方法是一个崭新的研究领域。因具有准确描述尖峰、厚尾等数据特征和无需对序列分布做特定假设的优点,分位数回归而倍受关注。梳理基于分位数回归的四种风险度量方法,包括表达式、参数估计、相应的检验过程、存在的问题,以及这些度量方法在国内的研究状况,可
2、为提高我国金融业风险管理水平提供必要的理论指导和实践方法。关键词:分位数回归;风险度量;VaR;金融市场中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1002-3321(2009)06-0039-06引言方法对度量市场风险作出了改进,但是仍然存在对风险的准确度量一直是金融风险管理研究一些不尽人意之处。的中心议题之一,国内外学者对此研究一直没有如今,随着分位数回归的广泛应用,许多学者间断过。J.P.Morgan在20世纪90年代提出的便将分位数回归引入到风险度量当中来。Koenker[1]VaR(ValueatRisk)已渐渐成为度量市场风险的和Bassett首次将分位数回归应用
3、于经济领域。一种标准化的方法。但是在VaR的估计中,不同分位数回归的提出是回归分析当中一个较大的突的估计方法所得到的VaR有较大的差异。许多学破,相比传统的最小二乘法估计(OLS)和均值回者将t分布、GED分布、Logistic分布等非对称的分归估计(meanregression),其无需对序列的分布做布替代传统的正态分布假设,引入到VaR的估计出特定假设而进行回归,同时能够更好描述尖峰、中来,试图解决收益率分布的尖峰、厚尾等问题。厚尾等数据特征。本文的结构安排如下:第一部由于金融资产收益率序列存在着尖峰、厚尾等特分对分位数回归方法做简单的介绍;第二部分详性,对收益率的分布做出特定假
4、设往往与实际不细介绍分位数回归在风险度量中的应用;第三部符。因此,一些学者提出了利用非参数方法来计分分析国内的研究状况;第四部分进行归纳总结。算VaR,主要方法有历史模拟法和蒙特卡罗模拟一、分位数回归的概念及求解法法。虽然两者都无需对收益率的分布做出假设,Koenker和Bassett基于中位数回归提出了分但是历史模拟法在计算过程中移动窗口的长度确位数回归,这种回归方法在分析问题时可以从不定仍没有一个统一的标准,蒙特卡罗模拟法在运同的分位点,充分利用数据含有的信息来对回归行中与实际的值有较大的差异。所以,尽管上述进行分析,相比传统的回归方法具有相当大的优收稿日期:2009-05-08
5、基金项目:教育部人文社会科学青年基金资助项目(07JC790046);福建省自然科学基金资助项目(2008J0192);福建省社会科学规划项目(2008B037)作者简介:唐勇,男,江苏淮安人,福州大学管理学院副教授,博士;寇贵明,男,福建泉州人,福州大学管理学院硕士研究生。39越性,分位数回归的定义如下:要的环节。国内外许多学者针对金融市场风险提假设Y是一个连续的随机变量,并且分布函出了许多风险度量方法,由于各种风险度量方法数为FY(y),使得之间存在着一定得差异,因此它们所度量的市场FY(y)=P(Yy)=的风险也会有所差别。金融机构都在努力寻找合th给定分位点,则上式
6、可以写成适的风险度量工具来增强自身的风险管理能力,FY(y)=分位数回归在风险度量中由于具有无法替代的特因此有性,自然引起他们的关注。-1y=FY()=inf{Y
7、FY(y)}(一)VaR与一致性风险度量方法nJ.P.Morgan在20世纪90年代提出的VaR得普通最小二乘法(OLS)通过求min(yi-Rni=1到了国际金融理论界和实物界的认可,已广泛的2xi)来进行回归,而分位数回归则通过不同的分应用于风险度量中。风险值(VaR)是指在市场的位点所确定的分位数来进行回归。分位数回归是正常波动下,一个交易头寸或者投资组合在未来在中位数回归的基础上发展起来的
8、。对于一般的的时期内在一定的置信度下最大可能损失(maxi中位数回归(medianregression),假设med(y
9、x)mumpossibleloss),求VaR实质上就是求收益率T=x(0.5),则(0.5)可以通过解决下式得到分布的分位数的数值。VaR在度量市场风险时存minyi-xi在着很大的不足:首先,在VaR只考虑了一个分位Rn在此基础上Koenker和Bassett对以上模型进行改点;其次,VaR在度量风险时未能对损失发生结
