分位数回归方法及其在金融市场风险价值预测中的应用

副标题:无

作   者:解其昌 著

分类号:

ISBN:9787511615756

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简介

金融创新和金融全球化使得现代金融机构的经营活动暴露在更多市场风险之下。在2007年,由美国房地产引发的次贷危机,使华尔街五大投行悉数倒闭,并迅速演变成全球性的金融危机,致使全球经济经历了自上世纪30年代以来最为严重的衰退。事实上,除去当前这次次贷危机,金融市场从来都不是风平浪静。从历史上几次金融危机的发生和变化可以看出金融风险与金融业发展相伴而生。与此同时,金融业的监管也经历了从自由走向初步管制,从初步管制到严格的全面管制;再由严格的全面管制再次走向自由发展的演变历程。毋庸置疑,金融自由化极大地推动了金融业和金融市场的发展。但是,在金融自由化的同时,如果没有同步加强金融监管或者在金融创新的同时,缺乏相应的体制创新特别是监管创新,这都无疑加大了金融风险。随着金融衍生工具出现和不断创新,其所带来的风险品种也得到了快速增长,这些风险给风险管理增添了诸多的困难。于是,人们迫切要求加强金融监管。中国金融市场不断改革,加速对外开放,在给我们带来巨大机遇的同时,也使得我国金融机构暴露在更多的风险之中。因此,提高市场风险管理水平和加强风险控制,对我国金融市场稳定和发展至关重要。风险管理和控制的关键是风险度量。伴随着金融市场的发展,如何准确对市场风险进行测量受到了高度重视。在众多风险度量模型中,VaR作为一个重要的风险测量工具在各金融机构中获得了广泛应用和推广并且被认为是国际金融风险度量的标准。因此,大力开发和应用VaR方法,对金融风险的防范以及保证金融风险管理的有效性与合理性具有相当重要的意义。尽管VaR的概念比较简单,但是如何计算却存在着各种不同观点和方法。大多数方法的核心都在于估计金融头寸未来收益的统计分布或概率密度函数。本文尝试采用分位数回归方法来计算VaR。与传统方法不同的是,该方法直接对模型进行估计并且无需考虑模型的具体分布形式。除此之外,分位数方法是一种稳健的回归方法,这对于研究具有厚尾分布的金融数据来说尤为有效。通过模拟和实证分析,试图比较分位数回归与其它方法在计算VaR上的优越性和局限性,从而为以后的实际风险度量提供备选方法。

目录

第一章 绪论
  第一节 研究背景和意义
  第二节 问题的提出
  第三节 国内外研究进展
    一、国外研究进展
    二、国内研究进展
  第四节 研究思路和方法
    一、研究思路
    二、研究方法
  第五节 论文主要创新点
第二章 金融市场风险
  第一节 金融风险
    一、金融风险的定义
    二、金融风险的特征
    三、金融风险的分类
  第二节 金融市场风险
    一、金融市场风险的影响
    二、金融市场风险管理
    三、金融市场风险度量方法
  第三节 金融市场风险度量中涉及的相关统计量
    一、金融资产收益率的计算
    二、描述金融资产收益率分布的统计量
    三、中国股票市场收益率的统计分析
第三章 金融市场风险度量的风险价值(VaR)方法
  第一节 风险价值(VaR)概述
    一、风险价值(VaR)的定义
    二、风险价值(VaR)的优点与应用
  第二节 VaR计算过程与方法
    一、VaR计算的基本原理与过程
    二、VaR计算主要方法
    三、VaR计算的主要方法比较
  第三节 VaR计算方法的事后检验
  第四节 VaR主要方法与事后检验的实证研究
  第五节 基于波动性模型的VaR计算
  第六节 处理厚尾和不对称现象的几种统计分布
  第七节 实证分析
第四章 局部多项式非参分位数估计与VaR度量
  第一节 非参数模型与局部多项式估计方法
    一、非参数模型
    二、非参数模型的局部多项式估计
    三、局部多项式估计涉及的变量选择问题
  第二节 非参数模型的局部多项式分位数估计方法
    一、非参分位数模型
    二、局部多项式非参分位数估计及其基本性质
    三、局部多项式非参分位数估计的窗宽选择
    四、蒙特卡洛模拟检验
  第三节 VaR的非参数建模和分位数估计
    一、基于分位数回归的VaR参数模型与非参数模型
    二、实证研究
  第四节 本章小结
第五章 变系数样条分位数估计与VaR度量
  第一节 变系数模型和常见估计方法
    一、变系数模型
    二、变系数模型的估计
  第二节 变系数模型的分位数估计及其应用
    一、B样条函数的定义和性质
    二、变系数模型的B样条分位数估计
    三、蒙特卡洛模拟研究
  第三节 基于变系数B样条分位数回归的VaR度量
    一、变系数VaR模型的构建
    二、变系数VaR模型的估计方法
    三、实证研究
  第四节 本章小结
第六章 加权分位数Copula方法与VaR度量
  第一节 Copula理论
    一、Copula函数定义
    二、Copula函数性质
    三、Copula函数分类
    四、基于Copula的相关性测度指标
  第二节 Copula函数的参数估计和模型选择方法
    一、Copula函数的参数估计
    二、Copula函数的模型选择
    三、蒙特卡洛模拟实验
  第三节 加权分位数Copula方法
    一、Copula分位数曲线及其性质
    二、加权分位数Copula估计
    三、模拟与应用
  第四节 本章小结
参考文献
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