本文關鍵詞：基于神經網(wǎng)絡分位數(shù)回歸的VaR金融風險測度

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【摘要】：基于神經網(wǎng)絡分位數(shù)回歸給出VaR風險測度方法,一方面,通過其分位數(shù)回歸功能可以揭示響應變量整個條件分布特征;另一方面,通過其神經網(wǎng)絡結構,可以模擬經濟系統(tǒng)中的非線性結構,從而很好地解決了VaR風險測度中遇到的2個難題:尾部風險測度與非線性關聯(lián)模式。文章選取上證綜指作為研究對象,將其與傳統(tǒng)的VaR金融風險測度方法進行了實證比較,實證結果表明,基于神經網(wǎng)絡分位數(shù)回歸的VaR風險測度方法,在樣本內與樣本外都取得了較好的實證效果。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學管理學院;合肥工業(yè)大學過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;山東工商學院統(tǒng)計學院;
【關鍵詞】： 金融風險 風險價值(VaR) 分位數(shù)回歸 神經網(wǎng)絡分位數(shù)回歸
【基金】：安徽省哲學社會科學規(guī)劃基金資助項目(AHSKY2014D103) 教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金資助項目(14YJA790015) 高等學校全國優(yōu)秀博士學位論文作者專項資金資助項目(200982) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(2011HGRJ0006;2012HGBZ0189) 合肥工業(yè)大學研究生教學改革資助項目(2011003)
【分類號】：TP18;F830.99
【正文快照】： 0引言VaR作為金融風險測度的主流工具,在金融風險管理中具有重要地位,常用的測度方法包括:歷史模擬法、參數(shù)法和蒙特卡羅模擬法等。就參數(shù)法本身而言,通常要求損失分布為正態(tài)分布。一般地,金融時間序列數(shù)據(jù)通常存在尖峰厚尾現(xiàn)象,并非服從正態(tài)分布,進而導致參數(shù)法得到的VaR風險

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 許啟發(fā);蔣翠俠;;分位數(shù)局部調整模型及應用[J];數(shù)量經濟技術經濟研究;2011年08期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 莫曉燕;趙國杰;魏強;;基于VaR的信用風險防范方法[J];沈陽理工大學學報;2005年04期

2 蔣翠俠;許啟發(fā);;中國城鄉(xiāng)居民食品消費行為的分位數(shù)回歸分析[J];統(tǒng)計與決策;2013年07期

3 蔣翠俠;許啟發(fā);;非線性參數(shù)異質Phillips曲線模型及應用[J];統(tǒng)計研究;2014年05期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 敖慧;信用擔保風險評價與控制研究[D];武漢理工大學;2007年

2 初彥波;商業(yè)銀行監(jiān)管評級問題研究[D];東北財經大學;2013年

3 阮素梅;公司治理與資本結構對上市公司價值創(chuàng)造能力影響的實證研究[D];合肥工業(yè)大學;2014年

4 杜鳳霞;住宅市場均衡及價格波動風險研究[D];河北工業(yè)大學;2014年

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 王婷婷;錢曉東;;時間序列的非線性趨勢預測及應用綜述[J];計算機工程與設計;2010年07期

2 張代強;張屹山;;前瞻性利率規(guī)則在我國的實證研究——基于分位數(shù)回歸方法的變參數(shù)檢驗[J];數(shù)量經濟技術經濟研究;2008年10期

3 魏捷;王冬梅;李威;;基于GARCH模型的上證綜合指數(shù)VaR計算[J];統(tǒng)計與決策;2010年23期

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 向志強;劉倩;鄧恩;;基于分位數(shù)回歸模型的經濟因素影響傳媒產業(yè)發(fā)展研究[J];財經理論與實踐;2013年04期

2 俞立平;潘云濤;武夷山;;基于分位數(shù)回歸的期刊影響因子影響因素研究[J];圖書情報工作;2010年16期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 林藝圃;;中國股市價量關系的實證分析分位數(shù)回歸模型[A];中國社會科學院第三屆中國經濟論壇論文集（下）[C];2007年

2 陳娟;林龍;葉阿忠;;基于分位數(shù)回歸的中國居民消費研究[A];中國社會科學院第三屆中國經濟論壇論文集（下）[C];2007年

3 夏寧;;中國上市公司高管人員薪酬的影響因素與成因分解——一個基于分位數(shù)回歸模型的實證研究[A];中國會計學會財務管理專業(yè)委員會2009年學術年會論文集[C];2009年

4 宋馬林;吳杰;高玉強;張琳玲;宋峰;;中國入世以來的對外貿易與環(huán)保效率——基于分省面板數(shù)據(jù)的實證分析[A];中國貿易救濟與產業(yè)安全論叢（2012）——第七屆中國貿易救濟與產業(yè)安全研究獎獲獎論文集[C];2013年

5 任聲策;;創(chuàng)新和出口的互動關系:基于中國制造業(yè)企業(yè)的實證[A];第八屆（2013）中國管理學年會——技術與創(chuàng)新管理分會場論文集[C];2013年

6 劉鑫波;張志敏;梁逸曾;;高效準確的高分辨數(shù)據(jù)快速平滑與基線校正算法[A];中國化學會第29屆學術年會摘要集——第19分會：化學信息學與化學計量學[C];2014年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 邸俊鵬;分位數(shù)回歸的貝葉斯估計與應用研究[D];南開大學;2013年

2 韓月麗;極值統(tǒng)計與分位數(shù)回歸理論及其應用[D];天津大學;2009年

3 關靜;分位數(shù)回歸理論及其應用[D];天津大學;2009年

4 項云帆;資本資產定價模型及實證分析[D];華中科技大學;2010年

5 陳林興;基于空間視角的我國省際農村居民消費趨同性研究[D];浙江大學;2012年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李振鵬;基于分位數(shù)回歸模型的中國股市風險測量研究[D];東北財經大學;2010年

2 郝亦朗;分位數(shù)回歸與金融風險研究[D];首都經濟貿易大學;2011年

3 張明宇;分位數(shù)回歸在金融風險管理中的應用[D];長春工業(yè)大學;2011年

4 吳雪;分位數(shù)回歸模型和金融風險尾部相關性的實證分析[D];南昌大學;2012年

5 李士民;基于分位數(shù)回歸的中國居民消費[D];長春工業(yè)大學;2012年

6 王寧;基于分位數(shù)回歸的我國股市價量關系分析[D];蘭州商學院;2012年

7 張廣梅;分位數(shù)回歸在房地產行業(yè)的應用[D];溫州大學;2013年

8 裴耀;分位數(shù)回歸及其應用[D];華中師范大學;2014年

9 王貺;城市居民收入與支出的非參數(shù)分位數(shù)回歸估計[D];遼寧師范大學;2014年

10 翁云妹;半?yún)?shù)變系數(shù)分位數(shù)回歸模型及其兩階段估計[D];廈門大學;2008年

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