本文關鍵詞：基于分位數(shù)回歸的風險VaR以及出國留學影響因素的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于在某些方面分位數(shù)回歸估計相較于其他估計方法更有優(yōu)勢,如無需對總體的分布做出特定假設,同時能夠更好地描述尖峰、厚尾等數(shù)據(jù)特征等,在金融風險度量方面,求VaR實質上就是求收益率分布的分位數(shù)的數(shù)值,因此用分位數(shù)回歸來估計VaR擁有天然的優(yōu)勢。波動率是金融時間序列最重要的特征之一,金融時間序列存在非平穩(wěn)和嚴重的異方差性,傳統(tǒng)的線性模型不能很好地解釋金融數(shù)據(jù)的尖峰后尾、波動集群性和杠桿效應,而各類條件異方差模型能夠很好地克服這些問題。因此本文選擇用分位數(shù)回歸以及GARCH族模型類比的方法來研究估計VaR,利用上證指數(shù),得出相關的模型參數(shù)估計結果。同時本文也利用分位數(shù)回歸分析了出國留學影響因素,結果發(fā)現(xiàn)滯后一期留學人數(shù)和家庭人均收入指數(shù)對留學生人數(shù)影響基本顯著。且分位數(shù)估計能夠發(fā)現(xiàn)較低水平家庭人均收入指數(shù)對留學生人數(shù)有顯著的影響,但是高水平的收入指數(shù)下,該因素對留學人數(shù)不構成顯著的影響。用分位數(shù)回歸挖掘出比最小二乘法更多的信息。
【關鍵詞】：VaR GARCH模型 分位數(shù)估計
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：G648.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 第1章 緒論7-8
• 第2章 VAR8-9
• 2.1 VAR的數(shù)學模型8-9
• 第3章 分位數(shù)回歸和GARCH族模型9-14
• 3.1 分位數(shù)回歸方法9-10
• 3.2 VAR的分位數(shù)回歸10-11
• 3.3 GARCH族模型11-13
• 3.4 VAR模型準確性檢驗13-14
• 第4章 VAR預測結果分析14-23
• 4.1 收益率序列分析14-15
• 4.2 GARCH模型分析結果15-16
• 4.3 TGARCH模型分析結果16-18
• 4.4 EGARCH模型分析結果18-19
• 4.5 APARCH模型分析結果19-20
• 4.6 分位數(shù)回歸模型分析結果20-23
• 第5章 基于分位數(shù)回歸的出國留學因素研究23-30
• 5.1 變量選擇23-24
• 5.2 出國留學影響因素的計量經(jīng)濟模型24-27
• 5.3 有關結果的討論和解釋27-28
• 5.4 主要結論28-30
• 第6章 結論與展望30-31
• 致謝31-32
• 參考文獻32-34
• 附錄1攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文34

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本文編號：298133