分位数回归在金融风险管理中应用

摘要：,世界上大多数人们利用的风险管理标准是二十世纪九十年代以后发展的VaR,新型的风险管理工具方法表示容易,就是使用了一个特定的数字来表示未来的风险值,方便管理和分析数据,容易理解,可是实际金融市场很复杂,近年来国际性金融危机的频发,使得人们度量波动性增大的金融市场风险,需求一个更能精确的风险管理工具。因此,出现了各式各样的改进计算VaR的方法。如历史模拟法和蒙特卡罗模拟法,t-GARCH模型等,上述方法均存在不足：历史模拟法要求模拟的实际情形与实际金融市场变化不一致、有时差出,蒙特卡罗模拟计算复杂,计算量大,计算的时间还长,若产生的数据序列为伪随机数,则可能会出现错误,t-GARCH模型建立在对金融收益数据具体分布的基础上。所以考虑用一种新兴方法来计算VaR值。由前面提到的VaR的定义,可以将VaR看成是金融收益分布的某一分位数。因此可以考虑使用分位数回归方法来求解VaR值。应用VaR模型对1996～2008年沪深港股市的市场风险演化模式了实证研究,并Granger因果检验发现沪深港股市的风险变化存在互动传导关系。模型的参数估计不贝叶斯推理和MCMC方法,而单纯形与quasi-Newton方法的混合搜索算法,并用Matlab软件中的fminsearch、fminnunc优化函数实现。与间接GARCH (1,1)模型作了比较。因此此模型对于深圳市场来说是一个比较理想的模型,可以较好地刻画市场的分位数变化机理,即市场的风险演化模型。实践上,反映出深圳股市的投资者已经具备一定的风险承受能力。关键词：VaR论文金融风险论文分位数回归论文最小二乘法论文

摘要2-3

Abstract3-6

章 绪论6-7

1.1 本课题的来源6

1.2 课题的研究6-7

章 分位数回归国内外现状概述7-9

2.1 国内现状概述7

2.2 国外现状概述7-8

2.3 研究的主要内容8

2.4 的创新8-9

章 分位数回归理论研究综述9-13

3.1 分位数与分位数回归9-10

3.2 分位数回归的特点10

3.3 分位数回归的、性质10-12

3.4 分位数回归中的统计量12-13

章 分位数回归参数检验方法13-17

4.1 分位数回归参数估计方法13-14

4.2 单纯形估计方法14-16

4.3 分位数回归参数检验方法16-17

第五章 基于分位数回归的金融市场风险测度模型与实证研究17-24

5.1 金融风险分类与金融风险管理17-18

5.2 基于QR的VAR和CVAR估计18-19

5.3 基于VAR模型的沪深股市风险传导分析19-21

5.4 模型参数估计与分析21-24

24-26

致谢26-27