基于非线性分位数自回归的股市收益自相关性研究

股市收益的自相关性是金融市场研究的热点问题,对股票价格预测及股市风险度量具有重要意义。由于收益序列存在尖峰厚尾及非线性特征,传统的线性均值模型往往难以具有代表性。在分位数回归框架下,以正负向收益作为分段机制,建立非线性分位数自回归模型,用于刻画收益序列的自相关特征。选取上证综指日收益率、周收益率及月收益率数据进行实证研究,结果表明,不同时间频率的收益序列自相关性较为一致,且存在典型的非线性和异质性特征。当前期收益为负向时,收益序列呈现出低分位点处(低迷市场)强正自相关、中位点处(温和市场)弱自相关、高分位点处(积极市场)强负自相关的特点;而当前期收益为正向时,结论与之相反。最后对结论进行分析并给出相应政策性建议。     

基于神经网络分位数回归的VaR金融风险测度

基于神经网络分位数回归给出VaR风险测度方法,一方面,通过其分位数回归功能可以揭示响应变量整个条件分布特征;另一方面,通过其神经网络结构,可以模拟经济系统中的非线性结构,从而很好地解决了VaR风险测度中遇到的2个难题:尾部风险测度与非线性关联模式。文章选取上证综指作为研究对象,将其与传统的VaR金融风险测度方法进行了实证比较,实证结果表明,基于神经网络分位数回归的VaR风险测度方法,在样本内与样本外都取得了较好的实证效果。     

分位数回归方法综述

分位数回归模型作为普通线性回归模型的推广,拥有着独特的优越性,在其广泛应用中得到了更加丰富及有价值的结果。本文比较了分位数回归和普通线性回归的优缺点,并介绍了分位数回归在多个学科领域中的应用以及其理论发展分支。     

具有幂变换的半参数分位数回归

考虑响应变量具有幂变换的半参数分位数回归模型.非参数部分运用B样条进行估计,通过最小化累积残差平方和来估计Box-cox幂变换中的参数.研究得到了半参数分位数回归模型估计的一致收敛速度.     

分位数回归理论及其应用

介绍了分位数回归的概念、拟合优度、置信区间,并将分位数回归方法应用到肺活量的研究中.结果表明,体重在肺活量分布上的变化趋势是递减的,呼吸差在肺活量分布上的变化趋势是递增的,而在肺活量分布的中端,胸围的影响较强.     

基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

基于分位数回归的人民币兑美元汇率风险测度

针对人民币兑美元汇率风险问题,提出了一种基于分位数回归的风险测度方法;以2015-08-11—2019-09-16人民币兑美元汇率中间价数据为研究样本,运用EGARCH模型和TGARCH模型刻画了外汇收益率序列存在的不对称性、波动集聚性以及尖峰厚尾性特征,并在GARCH族VaR模型的基础上构建了QR-GARCH族VaR模型,最后选择Kupiec失败率检验和动态分位数检验等后测检验方法,比较了两类模型的风险预测精度;结果表明:相对于GARCH族VaR模型,QR-GARCH族VaR模型不仅仅对随机扰动项的假设分布不敏感,并且表现出显著优异的风险预测能力,其中基于t分布的QR-EGARCH VaR模型的预测能力最优,故QR-GARCH族VaR模型在人民币兑美元风险测度问题上更具适用性和稳健性。     

金砖国家人口城市化对碳排放的影响——分位数对分位数回归的新证据

为探索金砖国家城市化发展对环境退化带来的影响,本文基于1960—2020年金砖国家城市化率与人均二氧化碳排放量数据,运用分位数对分位数回归方法实证分析了人口城市化对碳排放的影响。研究结果表明：金砖国家人口城市化的不同分位数与各种碳排放分位数之间存在正负两种依赖关系,但正影响程度大于负影响程度,从而推动了金砖国家碳排放的持续增长。此外,金砖国家人口城市化对碳排放的积极影响在各自城市化进程的不同阶段也存在较大差异性。巴西由低等城市化水平阶段进入中等城市化水平阶段后增加了更多的碳排放,俄罗斯在进入高等城市化水平阶段后增加了更多的碳排放,印度在城市化初始阶段末期和进入加速阶段增加了更多的碳排放,中国在低等城市化水平阶段比在中等城市化水平阶段增加了更多的碳排放,南非在进入中等城市化水平阶段后增加了更多的碳排放。     

分位数回归在时间序列中的应用

文章利用分位数回归和时间序列相结合的方法对澳大利亚月度红酒销售量数据进行建模和预测,得出的模型能很好地描述出月份对于红酒销量变化范围的影响.当自变量时间对因变量红酒销量的分布产生不同的影响时,相对于最小二乘回归系数得到单一结果来说,利用分位数回归得到的时间序列模型能更好地利用数据里的信息,得到比较全面的预测结果.     

基于GARCH类模型的中国股市收益率分析

自二十世纪八十年代以来, 金融时间序列的波动群聚性,尖峰厚尾性和长记忆性特征的研究已经成为众多研究的论题, 是当今金融风险管理的核心. GARCH类模型是波动群聚性建模中常用的模型. 作者在简要介绍金融时间序列波动性的GARCH模型的基础上, 运用MATLAB软件包编程, 利用FIGARCH模型、NAGARCH模型和EGARCH模型对中国股市波动特征进行建模, 并比较了正态分布、Studentt分布、GED分布和偏t分布等四种不同分布特征的FIGARCH、NAGARCH和EGARCH模型对中国股市波动特征的拟合.实证结果表明, 偏t分布更适合我国股市波动特征的描述, FIGARCH模型在拟合效果方面要优于其他模型.     

用ARCH模型研究中国股市的波动特征

中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的一个重要领域,与国外成熟的证券市场相比,中国股票市场作为新兴市场,具有其特有的性质,如更高的不可预测性和复杂性,股票价格更大的波动幅度和频率.研究中国股市的波动特征就具有重要的理论价值和现实价值.投资者在选股过程中需要理解中国股市随时间变化的波动情形,而ARCH模型族正是研究股市波动随时间变化的工具.以上证综合指数为对象,采用GARCH类模型对中国股市波动情况进行实证研究,为股市收益的尖峰厚尾特点、波动的集簇性、时变性提供了实证证据,并对实证结果作了一些初步的探讨.     

基于分位数回归的我国居民边际消费倾向动态研究

以我国1978 -2009年间城乡居民人均收入和人均储蓄数据为样本,运用分位数回归方法对各收入水平下的边际储蓄倾向进行估计.实证结果表明,边际储蓄倾向递增规律在我国城乡居民储蓄行为中也是适用的.     

上海股票市场半强式有效性实证分析

股票市场的效率性指的是股票市场中股票价格对新信息的反应效率 ,它是股票市场成熟程度的表现。有效率的市场分为弱式有效市场、半强式有效市场和强式有效市场。通过对上海股市的 30家上市公司进行实证研究 ,得出的结论是 :目前上海股票市场非半强式有效。     

基于分位点回归和影响因子的动态保证金率

保证金是金融市场上对交易各方履约的基本保证.为了能够在风险可控的范围内设定更为合理的保证金水平,本文结合VaR方法中的GARCH、TGARCH、EGARCH模型,加入影响因子和基于MCMC的分位点回归方法来拟合模型参数,并利用Cornish-Fisher展开式估计分位数Φ-1q,以找到制定保证金水平更为合理的方法,然后采用沪胶指数日线为数据进行了对比和验证.     

混合效应模型的双MCP惩罚分位回归研究

针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.