分位数回归方法及其在金融市场风险价值预测中的应用
发布时间：2023-05-22 01:41
金融创新和金融全球化使得现代金融机构的经营活动暴露在更多市场风险之下。在2007年,由美国房地产引发的次贷危机,使华尔街五大投行悉数倒闭,并迅速演变成全球性的金融危机,致使全球经济经历了自上世纪30年代以来最为严重的衰退。事实上,除去当前这次次贷危机,金融市场从来都不是风平浪静。从历史上几次金融危机的发生和变化可以看出金融风险与金融业发展相伴而生。与此同时,金融业的监管也经历了从自由走向初步管制,从初步管制到严格的全面管制；再由严格的全面管制再次走向自由发展的演变历程。毋庸置疑,金融自由化极大地推动了金融业和金融市场的发展。但是,在金融自由化的同时,如果没有同步加强金融监管或者在金融创新的同时,缺乏相应的体制创新特别是监管创新,这都无疑加大了金融风险。随着金融衍生工具出现和不断创新,其所带来的风险品种也得到了快速增长,这些风险给风险管理增添了诸多的困难。于是,人们迫切要求加强金融监管。中国金融市场不断改革,加速对外开放,在给我们带来巨大机遇的同时,也使得我国金融机构暴露在更多的风险之中。因此,提高市场风险管理水平和加强风险控制,对我国金融市场稳定和发展至关重要。 风险管理和控制的关键是...
【文章页数】：248 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1. 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 问题的提出
1.3 国内外研究进展
1.4 研究思路和方法
1.4.1 研究思路
1.4.2 研究方法
1.5 论文主要创新点
2. 金融市场风险
2.1 金融风险
2.1.1 金融风险的定义
2.1.2 金融风险的特征
2.1.3 金融风险的分类
2.2 金融市场风险
2.2.1 金融市场风险的影响
2.2.2 金融市场风险管理
2.2.3 金融市场风险度量方法
2.3 金融市场风险度量中涉及到的相关统计量
2.3.1 金融资产收益率的计算
2.3.2 描述金融资产收益率分布的统计量
2.3.3 我国股票市场收益率的统计分析
3. 金融市场风险度量的风险价值(VaR)方法
3.1 风险价值(VaR)概述
3.1.1 风险价值(VaR)的定义
3.1.2 风险价值(VaR)的优点与应用
3.2 VaR计算过程与方法
3.2.1 VaR计算的基本原理与过程
3.2.2 VaR计算主要方法
3.2.3 VaR计算的主要方法比较
3.3 VaR计算方法的事后检验
3.4 VaR主要方法与事后检验的实证研究
3.5 基于波动性模型的VaR计算
3.6 处理厚尾和不对称现象的几种统计分布
3.7 实证分析
4. 局部多项式非参分位数估计与VaR度量
4.1 非参数模型与局部多项式估计方法
4.1.1 非参数模型
4.1.2 非参数模型的局部多项式估计
4.1.3 局部多项式估计涉及到的变量选择问题
4.2 非参数模型的局部多项式分位数估计方法
4.2.1 非参分位数模型
4.2.2 局部多项式非参分位数估计及其基本性质
4.2.3 局部多项式非参分位数估计的窗宽选择
4.2.4 蒙特卡洛模拟检验
4.3 VaR的非参数建模和分位数估计
4.3.1 基于分位数回归的VaR参数模型与非参数模型
4.3.2 实证研究
4.4 本章小结
5. 变系数样条分位数估计与VaR度量
5.1 变系数模型和常见估计方法
5.1.1 变系数模型
5.1.2 变系数模型的估计
5.2 变系数模型的分位数估计及其应用
5.2.1 B样条函数的定义和性质
5.2.2 变系数模型的B样条分位数估计
5.2.3 蒙特卡洛模拟研究
5.3 基于变系数B样条分位数回归的VaR度量
5.3.1 变系数VaR模型的构建
5.3.2 变系数VaR模型的估计方法
5.3.3 实证研究
5.4 本章小结
6. 加权分位数Copula方法与VaR度量
6.1 Copula理论
6.1.1 Copula函数定义
6.1.2 Copula函数性质
6.1.3 Copula函数分类
6.1.4 基于Copula的相关性测度指标
6.2 Copula函数的参数估计和模型选择方法
6.2.1 Copula函数的参数估计
6.2.2 Copula函数的模型选择
6.2.3 蒙特卡洛模拟实验
6.3 加权分位数Copula方法
6.3.1 Copula分位数曲线及其性质
6.3.2 加权分位数Copula估计
6.3.3 模拟与应用
6.4 本章小结
参考文献
后记
致谢
在读期间科研成果目录
本文编号：3821751
【文章页数】：248 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1. 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 问题的提出
1.3 国内外研究进展
1.4 研究思路和方法
1.4.1 研究思路
1.4.2 研究方法
1.5 论文主要创新点
2. 金融市场风险
2.1 金融风险
2.1.1 金融风险的定义
2.1.2 金融风险的特征
2.1.3 金融风险的分类
2.2 金融市场风险
2.2.1 金融市场风险的影响
2.2.2 金融市场风险管理
2.2.3 金融市场风险度量方法
2.3 金融市场风险度量中涉及到的相关统计量
2.3.1 金融资产收益率的计算
2.3.2 描述金融资产收益率分布的统计量
2.3.3 我国股票市场收益率的统计分析
3. 金融市场风险度量的风险价值(VaR)方法
3.1 风险价值(VaR)概述
3.1.1 风险价值(VaR)的定义
3.1.2 风险价值(VaR)的优点与应用
3.2 VaR计算过程与方法
3.2.1 VaR计算的基本原理与过程
3.2.2 VaR计算主要方法
3.2.3 VaR计算的主要方法比较
3.3 VaR计算方法的事后检验
3.4 VaR主要方法与事后检验的实证研究
3.5 基于波动性模型的VaR计算
3.6 处理厚尾和不对称现象的几种统计分布
3.7 实证分析
4. 局部多项式非参分位数估计与VaR度量
4.1 非参数模型与局部多项式估计方法
4.1.1 非参数模型
4.1.2 非参数模型的局部多项式估计
4.1.3 局部多项式估计涉及到的变量选择问题
4.2 非参数模型的局部多项式分位数估计方法
4.2.1 非参分位数模型
4.2.2 局部多项式非参分位数估计及其基本性质
4.2.3 局部多项式非参分位数估计的窗宽选择
4.2.4 蒙特卡洛模拟检验
4.3 VaR的非参数建模和分位数估计
4.3.1 基于分位数回归的VaR参数模型与非参数模型
4.3.2 实证研究
4.4 本章小结
5. 变系数样条分位数估计与VaR度量
5.1 变系数模型和常见估计方法
5.1.1 变系数模型
5.1.2 变系数模型的估计
5.2 变系数模型的分位数估计及其应用
5.2.1 B样条函数的定义和性质
5.2.2 变系数模型的B样条分位数估计
5.2.3 蒙特卡洛模拟研究
5.3 基于变系数B样条分位数回归的VaR度量
5.3.1 变系数VaR模型的构建
5.3.2 变系数VaR模型的估计方法
5.3.3 实证研究
5.4 本章小结
6. 加权分位数Copula方法与VaR度量
6.1 Copula理论
6.1.1 Copula函数定义
6.1.2 Copula函数性质
6.1.3 Copula函数分类
6.1.4 基于Copula的相关性测度指标
6.2 Copula函数的参数估计和模型选择方法
6.2.1 Copula函数的参数估计
6.2.2 Copula函数的模型选择
6.2.3 蒙特卡洛模拟实验
6.3 加权分位数Copula方法
6.3.1 Copula分位数曲线及其性质
6.3.2 加权分位数Copula估计
6.3.3 模拟与应用
6.4 本章小结
参考文献
后记
致谢
在读期间科研成果目录
本文编号：3821751
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/hongguanjingjilunwen/3821751.html
