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统计大讲堂”第147讲回顾：单指标阈值分位数回归（图）
单指标阈值 朱仲义教授 公式理解
2021/8/3
2021年3月31日下午，“统计大讲堂”系列讲座第147讲举行。本次讲座采取在线会议的方式，邀请复旦大学统计系朱仲义教授作题为“单指标阈值分位数回归”的报告。讲座由统计学院许王莉教授主持，中国人民大学统计学院统计学院副院长尹建鑫、王武等教师参加本次讲座
本文选取我国创业板2009 ~ 2014年上市的379只新股作为研究对象，运用随机边界模型实证检验我国创业板IPO发行定价效率，发现我国创业板IPO定价存在明显下边界行为，即抑价行为，并且抑价率高达34.985 6%。为了进一步研究不同定价水平的影响因素问题，运用分位数模型进行回归分析，得出处于高分位点的创业板IPO发行定价较多受到发行市盈率、募集资金数额、发行前每股盈利和发行前总股本的影响；处于...
基于支持向量分位数回归多期VaR测度
支持向量 分位数 回归多期 VaR测度
2014/10/16
为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证指数、香港恒生指数和标准普尔500指数进行实证研究,VaR回测检验结果表明基于支持向量分位数回归模型的多期VaR风险测度在样本内与样本外都有良好的表现.
风险价值(VaR)因为简单直观,成为了当今国际上最主流的风险度量方法之一,而基于时间序列自回归(AR)模型来计算无条件风险度量值在实业界有广泛应用。本文基于分位数回归理论对AR模型提出了一个估计方法——加权复合分位数回归(WCQR)估计,该方法可以充分利用多个分位数信息提高参数估计的效率,并且对于不同的分位数回归赋予不同的权重,使得估计更加有效,文中给出了该估计的渐近正态性质。有限样本的数值模拟表...
多期VaR主要受到持有期及波动率两个变量的影响,并且其影响模式(线性或非线性)的确定对于准确地进行VaR风险测度至关重要。非线性分位数回归模型,能够克服线性分位数回归模型只能揭示多期VaR及其影响因素之间线性依赖关系的局限,从而提高多期VaR风险测度的准确性。结合波动模型与两个非线性分位数回归方法:QRNN和SVQR,给出了多期VaR风险测度的三类方案:波动模型法、QRNN+波动模型法、SVQR+...
本文将极值理论引入到系统性金融风险度量中，通过极端分位数回归技术估计我国33家上市金融机构对金融系统整体的风险贡献，并识别出我国系统重要性金融机构。研究结果表明，我国金融机构的市场价值总资产收益率呈现明显的非正态分布特征，使用极端分位数回归技术可以更准确的度量尾部的风险联动性；银行类金融机构的系统性风险贡献水平最高且波动变化最大，系统性风险贡献排名前十的金融机构基本为银行类机构；证券类、保险类、信...
通过建立分位数回归模型，对R&D支出的影响因素进行了具体分析。结果显示，高新技术产品进出口额对R&D支出的影响较小，FDI对R&D支出的影响显著，并在中分位点达到最大，地方财政科技拨款也是重要的影响因素。该研究为加大我国R&D支出，推进创新型国家建设提供了重要的决策依据。