基于分位数回归的风险VaR以及出国留学影响因素的研究

发布时间：2017-04-11 03:00

  本文关键词：基于分位数回归的风险VaR以及出国留学影响因素的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于在某些方面分位数回归估计相较于其他估计方法更有优势,如无需对总体的分布做出特定假设,同时能够更好地描述尖峰、厚尾等数据特征等,在金融风险度量方面,求VaR实质上就是求收益率分布的分位数的数值,因此用分位数回归来估计VaR拥有天然的优势。波动率是金融时间序列最重要的特征之一,金融时间序列存在非平稳和严重的异方差性,传统的线性模型不能很好地解释金融数据的尖峰后尾、波动集群性和杠杆效应,而各类条件异方差模型能够很好地克服这些问题。因此本文选择用分位数回归以及GARCH族模型类比的方法来研究估计VaR,利用上证指数,得出相关的模型参数估计结果。同时本文也利用分位数回归分析了出国留学影响因素,结果发现滞后一期留学人数和家庭人均收入指数对留学生人数影响基本显著。且分位数估计能够发现较低水平家庭人均收入指数对留学生人数有显著的影响,但是高水平的收入指数下,该因素对留学人数不构成显著的影响。用分位数回归挖掘出比最小二乘法更多的信息。
【关键词】：VaR GARCH模型 分位数估计
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G648.9
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 第1章 绪论7-8
• 第2章 VAR8-9
• 2.1 VAR的数学模型8-9
• 第3章 分位数回归和GARCH族模型9-14
• 3.1 分位数回归方法9-10
• 3.2 VAR的分位数回归10-11
• 3.3 GARCH族模型11-13
• 3.4 VAR模型准确性检验13-14
• 第4章 VAR预测结果分析14-23
• 4.1 收益率序列分析14-15
• 4.2 GARCH模型分析结果15-16
• 4.3 TGARCH模型分析结果16-18
• 4.4 EGARCH模型分析结果18-19
• 4.5 APARCH模型分析结果19-20
• 4.6 分位数回归模型分析结果20-23
• 第5章 基于分位数回归的出国留学因素研究23-30
• 5.1 变量选择23-24
• 5.2 出国留学影响因素的计量经济模型24-27
• 5.3 有关结果的讨论和解释27-28
• 5.4 主要结论28-30
• 第6章 结论与展望30-31
• 致谢31-32
• 参考文献32-34
• 附录1攻读硕士学位期间发表的论文34

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本文编号：298133