基于神经网络分位数回归的VaR金融风险测度

基于神经网络分位数回归给出VaR风险测度方法,一方面,通过其分位数回归功能可以揭示响应变量整个条件分布特征;另一方面,通过其神经网络结构,可以模拟经济系统中的非线性结构,从而很好地解决了VaR风险测度中遇到的2个难题:尾部风险测度与非线性关联模式。文章选取上证综指作为研究对象,将其与传统的VaR金融风险测度方法进行了实证比较,实证结果表明,基于神经网络分位数回归的VaR风险测度方法,在样本内与样本外都取得了较好的实证效果。     

分位数回归方法综述

分位数回归模型作为普通线性回归模型的推广,拥有着独特的优越性,在其广泛应用中得到了更加丰富及有价值的结果。本文比较了分位数回归和普通线性回归的优缺点,并介绍了分位数回归在多个学科领域中的应用以及其理论发展分支。     

基于分位数回归模型的资产价格泡沫对市场风险的影响

资产"泡沫"是指资产的市场价格对其基础价值的偏离.泡沫的存在会改变投资者预期,助推资产价格上涨,使投资者低估风险,危及市场稳定运行.在度量沪深股票市场中的泡沫程度的基础上,应用分位数回归模型研究了泡沫对市场风险的影响.得出以下结论:泡沫与市场风险存在相关关系,泡沫越大市场风险越大,且泡沫对长期风险的影响比短期风险更大.市场风险受到短期泡沫和长期泡沫的共同影响.泡沫在短期内助推资产价格上涨,使短期内市场风险下降;而长期来看,泡沫破裂可能性增大,市场风险增加.     

具有幂变换的半参数分位数回归

考虑响应变量具有幂变换的半参数分位数回归模型.非参数部分运用B样条进行估计,通过最小化累积残差平方和来估计Box-cox幂变换中的参数.研究得到了半参数分位数回归模型估计的一致收敛速度.     

分位数回归理论及其应用

介绍了分位数回归的概念、拟合优度、置信区间,并将分位数回归方法应用到肺活量的研究中.结果表明,体重在肺活量分布上的变化趋势是递减的,呼吸差在肺活量分布上的变化趋势是递增的,而在肺活量分布的中端,胸围的影响较强.     

部分线性分位数回归模型的平均估计

模型平均估计可对不同候选模型中的参数估计量进行加权平均,能有效提高参数估计的精度,在经济、金融和管理等领域有着广泛应用。为提高部分线性分位数回归模型的参数估计效果,本文构造了基于兴趣参数的模型平均估计量并探究了其大样本性质。首先,利用B样条近似非参数函数,并通过极小化分位数损失函数来得出各候选模型的回归系数估计量,在局部误设定框架下推导了系数估计量的渐近分布;其次,基于候选模型中兴趣参数的估计构造出了模型平均估计量,并得出其渐近性质;最后,推导了覆盖真实参数的概率趋近于名义水平的置信区间。本文研究不仅丰富了平均估计的渐近分布理论,而且为兴趣参数构造了合适的置信区间。     

基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

广义线性模型的分位数回归变点检测

变点问题因具有广泛的应用,一直是一个研究的热门问题。文章结合分位数回归的思想,考虑了广义线性模型在连接函数不变的情况下其参数是否发生改变,利用子样本的次梯度来构造检验统计量,并且找到了在原假设下检验统计量的渐进分布,并通过数值模拟证明了该检验的有效性。     

利用非参分位数回归模型分析金融市场的风险传染

基于市场风险的角度,采用非参分位数回归模型,结合中国、美国、英国和日本4个国家股票市场的数据进行实证分析.实证结果表明:4个国家的金融市场存在着风险传染效应,而且这种传染是非线性的;风险产生国的金融市场首先受到影响,进而再传染到其他3个国家的金融市场,而且这种风险传染对于不健全的金融市场的影响程度要大于相对比较健全的金融市场.     

人民币/美元远期外汇风险溢酬的研究

以跨期资本资产定价模型为基本框架,利用二元GARCH-M模型,估计了人民币/美元外汇风险溢酬.结果表明外汇风险溢酬是时变的,且呈波动集群性,条件β是影响外汇风险溢酬波动的主要因素.     

人民币浮动汇率制度下企业出口交易的汇率风险规避

分析了汇率变动与外贸企业出口交易风险,提出了当前汇率制度下外贸企业规避汇率风险的主要措施,指出了外贸企业规避汇率风险的注意事项。     

基于EGARCH模型的人民币汇率波动性研究

选取2005年7月21日至2010年5月14日间每个交易日的美元/人民币汇率中间价的高频数据作为样本数据,然后对样本数据进行平稳处理和ARCH效应检验,在满足GARCH建模条件下建立EGARCH(1,1)模型,实例检验和分析人民币汇率波动性.结果表明,2005年7月21日以来,人民币汇率收益率序列具有明显的尖峰厚尾特征...     

对人民币真实汇率的再思考

长期看来,中国应该实施由市场供求决定的灵活汇率制度.但短期看来,政府有必要采取一些非市场的行动保持汇率稳定,以减少风险和波动.面对国际上再度掀起人民币升值的舆论,笔者从影响人民币汇率变动的因素及人民币升值压力产生的原因着手分析,指出在近期内人民币汇率仍应保持稳定,适时调整相关政策,以化解目前的升值压力,提高汇率政策的作用.     

分位数回归模型的经验似然置信区域

在强平稳Ф-混合样本下,利用光滑经验似然方法,给出分位数回归模型参数的经验似然置信区域,得到类似于独立同分布时的结果.该结果优于非光滑LAD方法所得到的结果.     

基于GARCH-CVaR与GARCH-VaR的人民币汇率风险测度及效果对比研究

运用GARCH-CVaR和GARCH-VaR方法,在不同模型、不同分布、不同置信水平的假定下,对人民币汇率风险进行测度,测度结果表明:GARCH模型的种类对CVaR和VaR的计算结果影响不明显,而分布假定和置信水平对CVaR和VaR的计算结果影响显著;同时,还对GARCH-CVaR和GARCH-VaR的风险测度效果进行了对比研究,对比结果表明:分布假定和置信水平会显著影响CVaR对VaR的改进效果.     

人民币汇率对中国价格水平的传递效应研究

基于2005年8月~2014年7月的数据构建了向量自回归模型,研究了人民币名义有效汇率对于中国进口价格指数与消费者物价指数的传递效应。研究表明,汇改后的十年,人民币名义有效汇率对进口价格指数与消费者物价指数的传递效应为部分传递,并且有一定时滞性;人民币名义有效汇率对进口价格指数的传递性优于消费者物价指数。     

人民币汇率市场联动特征分析

融合Copula理论和GARCH有偏T模型,构建了汇率波动的t-Copula-DCC-GARCH-skewT模型,对中、美、欧3大经济体货币汇率USD-CNY和EUR-USD进行实证研究.该模型能够捕捉到人民币汇率之间的动态相关性.相关曲线展现了3大经济体在汇率制度上的阶段性联动特征,表明中、美、欧等经济体货币汇率联动性有利于人民币国际化的汇率制度建设以及世界经济的共同治理和系统性风险防范.     

论人民币汇率现状与短期变动趋势

自人民币汇率制度改革措施出台以来,人民币汇率一直呈现缓慢升值的走势。面对海外媒体认为人民币汇率改革并不彻底的评论,以及我国目前所面临的国内和国际的经济形势,人民币汇率会出现什么样的变动以及变动的程度有多大是近期的热点话题。本文试图结合我国市场特点,分析人民币升值的压力所在,从而得出近期内人民币汇率走势的判断。     

基于压力测试的商业银行汇率风险管理分析

伴随着经济全球化以及我国汇率制度的不断完善,汇率风险的管理对于商业银行来说变得越来越重要。通过压力测试方法分析我国14家上市商业银行最近三年的年报,可以看到我国商业银行在汇率风险管理方面的现状。中国银行、中国工商银行、中国建设银行三家国有商业银行的汇率风险绝对额远远高于股份制银行,这与它们的绝对汇率风险承受能力是相符的。股份制银行的相对汇率风险承受能力好于国有商业银行。国有商业银行有较强的汇率风险管理能力。