基于非线性分位数回归模型的多期VaR风险测度

发布时间：2017-10-15 09:17

  本文关键词：基于非线性分位数回归模型的多期VaR风险测度

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【摘要】：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+波动模型法。选取3个股票价格指数作为研究对象,考虑了6种不同形式的波动模型,得到了18个多期VaR风险测度方法进行实证比较,结果表明:波动模型选择影响到多期VaR风险测度效果;SVQR+波动模型法略优于QRNN+波动模型法,并且两者显著优于波动模型法。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【关键词】： 分位数回归 多期VaR 非线性 神经网络 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071087,70901048) 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) 教育部人文社会科学研究规划基金项目(14YJA790015)
【分类号】：F830;F224
【正文快照】： 1引言VaR自从其提出之日起,就受到学术界与业界的普遍关注,迅速成为标准的金融风险管理工具。Jorion[1]指出:VaR是指投资组合或者金融资产在一定持有时期内、一定置信水平下,所面临的最大损失。Basel委员会规定金融机构,一方面,需要提供单期及多期的VaR风险测度结果;另一方面,

【参考文献】

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本文编号：1036309