【摘要】：本文介紹了目前金融市場中常見的風(fēng)險(xiǎn)度量方式風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)和預(yù)期損失(ES)對應(yīng)的數(shù)學(xué)定義及其估計(jì)方法,并重點(diǎn)討論基于期望分位數(shù)回歸的半?yún)?shù)方法。我們對具有長記憶性的時(shí)間序列建立期望分位數(shù)線性回歸模型,運(yùn)用非對稱最小二乘的估計(jì)方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步計(jì)算在險(xiǎn)價(jià)值與預(yù)期損失。另外,利用具有長記憶性的平穩(wěn)高斯函數(shù)序列部分和弱收斂的極限性質(zhì),推導(dǎo)證明了 ALS估計(jì)量的一致性和漸近正態(tài)性。在數(shù)值模擬分析方面,我們發(fā)現(xiàn)對自變量與殘差獨(dú)立的線性回歸模型,隨著樣本數(shù)目的增加,參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性有明顯的提高;而對于自回歸模型,樣本數(shù)目的增加對參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性沒有顯著影響。對這兩種模型,隨著長記憶參數(shù)的值增大,估計(jì)的偏差和方差都增大,這說明序列的記憶性越強(qiáng),對ALS估計(jì)量的準(zhǔn)確性影響越大。
【圖文】：

樂伯mH=t1.2
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F224

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本文編號：2610999