基于神经网络分位数回归的VaR金融风险测度

发布时间：2017-10-14 23:14

  本文关键词：基于神经网络分位数回归的VaR金融风险测度

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【摘要】：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。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;山东工商学院统计学院;
【关键词】： 金融风险 风险价值(VaR) 分位数回归 神经网络分位数回归
【基金】：安徽省哲学社会科学规划基金资助项目(AHSKY2014D103) 教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(14YJA790015) 高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目(200982) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2011HGRJ0006;2012HGBZ0189) 合肥工业大学研究生教学改革资助项目(2011003)
【分类号】：TP18;F830.99
【正文快照】： 0引言VaR作为金融风险测度的主流工具,在金融风险管理中具有重要地位,常用的测度方法包括:历史模拟法、参数法和蒙特卡罗模拟法等。就参数法本身而言,通常要求损失分布为正态分布。一般地,金融时间序列数据通常存在尖峰厚尾现象,并非服从正态分布,进而导致参数法得到的VaR风险

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1033721