一个新的时变系数分位数回归模型及应用

发布时间：2017-12-06 10:34

  本文关键词：一个新的时变系数分位数回归模型及应用

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【摘要】：结合普通分位数回归的模型结构和可行性最小二乘方法的时变系数特征,在普通分位数回归模型的损失函数中引入动态误差设定,提出了一个新的模型:时变系数分位数回归模型,并给出其模型表示、模型估计以及模型检验等建模方法。时变系数分位数回归模型更能够适应广泛数据类型的建模需求,体现回归系数的时变特征,揭示解释变量对响应变量完整条件分布特征的影响,具有广阔的应用前景。将其应用于组合投资决策分析,构造出VaR风险动态组合投资方案,并与VaR风险静态组合投资方案、方差风险静态组合投资方案、方差风险动态组合投资方案等进行实证比较。结果表明,基于时变系数分位数回归模型的VaR风险动态组合投资方案所得投资效果在收益、方差、Sharpe比率和VaR数值等方面都显著优于其他三种方案。
【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;
【基金】：国家自然科学基金(71071087) 国家社会科学基金项目(15BJY008) 教育部人文社会科学研究规划基金项目(14YJA790015) 安徽省哲学社会科学规划基金项目(AHSKY2014D103)的资助
【分类号】：F224.0
【正文快照】： 一、问题的提出建立在古典假定基础上的均值回归(MR)具有良好的统计性质,已成为统计分析、金融定量分析中的基础工具。在均值回归中,核心问题在于参数估计,普通最小二乘法(OLS)是应用最为广泛的参数估计方法。普通最小二乘法假设回归系数在观测期内保持不变,是一种静态的均值

【参考文献】

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本文编号：1258320