基于期望分位数的长记忆序列的风险度量估计

发布时间：2020-04-01 22:00

【摘要】：本文介绍了目前金融市场中常见的风险度量方式风险价值(VaR)和预期损失(ES)对应的数学定义及其估计方法,并重点讨论基于期望分位数回归的半参数方法。我们对具有长记忆性的时间序列建立期望分位数线性回归模型,运用非对称最小二乘的估计方法进行参数估计,在此基础上,进一步计算在险价值与预期损失。另外,利用具有长记忆性的平稳高斯函数序列部分和弱收敛的极限性质,推导证明了 ALS估计量的一致性和渐近正态性。在数值模拟分析方面,我们发现对自变量与残差独立的线性回归模型,随着样本数目的增加,参数估计的准确性有明显的提高;而对于自回归模型,样本数目的增加对参数估计的准确性没有显著影响。对这两种模型,随着长记忆参数的值增大,估计的偏差和方差都增大,这说明序列的记忆性越强,对ALS估计量的准确性影响越大。
【图文】：

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【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F224

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