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。     

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。     

基于面板数据分位数回归模型的房地产价格分析

采用安徽省13个地市2001～2010年的面板数据,对影响安徽省房地产价格的因素进行实证分析。研究结果表明:银行年度基准贷款利率和房屋销售面积与房地产价格不存在协整关系,用面板数据模型及分位数回归模型分析的结果均表明人均可支配收入对房地产价格影响的弹性最大。最后提出3点政策性建议,为政府调控房地产市场价格作参考。     

利用非参分位数回归模型分析金融市场的风险传染

基于市场风险的角度,采用非参分位数回归模型,结合中国、美国、英国和日本4个国家股票市场的数据进行实证分析.实证结果表明:4个国家的金融市场存在着风险传染效应,而且这种传染是非线性的;风险产生国的金融市场首先受到影响,进而再传染到其他3个国家的金融市场,而且这种风险传染对于不健全的金融市场的影响程度要大于相对比较健全的金融市场.     

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。     

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。     

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.     

分位数回归模型中的两步变量选择

对于高维分位数回归模型提出了一种两步变量选择方法,这里协变量的维数pn远远大于样本量n.在第一步中,使用e1惩罚,并且证明第一步由LASSO惩罚所得到的惩罚估计量能够把模型从超高维降到同真实模型同阶的维数,并且所选模型能够覆盖真实模型.第二步对第一步所得模型使用自适应的LASSO惩罚来剔除冗余变量.在一些正则性条件下,证明了此方法具有变量选择的相合性.还进行了数值模拟和实际数据分析,用来表明此方法在有限样本下的表现.     

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.     

基于样条估计分位数回归的光伏功率回归模型

光伏发电功率预测的准确与否是太阳能光伏发电是否能够有效地并入当前电网从而大大地提高太阳能利用率的关键.分位数回归是一种能够给出输出量的详细完整分布,从而便于分析与研究的回归模型.样条就是仅在节点处平滑连接的多项式函数,样条估计具有简单易行和计算速度快的优点.本文通过建立基于样条估计的分位数回归模型,在光伏面板发电功率数据的基础上,拟合光伏功率曲线,通过计算残差平方和和确定系数进行对拟合效果的评估.结果表明,该模型利用已有的光伏面板发电功率数据,可以在给出功率预测值的完整分布的同时,准确有效地分析相关因素对光伏发电功率的影响,展现不同分位点的回归拟合效果,从而有效地提高光伏系统对太阳能的利用率,避免光伏发电在接入电网时所产生的不利影响.     

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。     

广义线性模型的分位数回归变点检测

变点问题因具有广泛的应用,一直是一个研究的热门问题。文章结合分位数回归的思想,考虑了广义线性模型在连接函数不变的情况下其参数是否发生改变,利用子样本的次梯度来构造检验统计量,并且找到了在原假设下检验统计量的渐进分布,并通过数值模拟证明了该检验的有效性。     

基于分位数回归的户籍制度改革对去库存的影响研究

户籍制度改革使得人口在城市层面的空间分布格局发生变化,对各个城市房地产去库存的影响备受关注。选取2005—2016年我国房地产市场83个代表性城市的相关变量数据,使用分位数回归模型探索户籍制度改革对各类城市房地产去库存影响的异质性特征。研究结果表明,户籍制度改革带来的人口流动与分布能够显著地促进高房价城市房地产销售,对低房价城市特别是三四线城市去库存影响微弱。这启示三四线城市的地方政府应以产业的转型升级、公共资源和公共服务的优化为中间措施实现户籍制度改革平衡房地产市场的供需结构。     

部分线性分位数回归模型的平均估计

模型平均估计可对不同候选模型中的参数估计量进行加权平均,能有效提高参数估计的精度,在经济、金融和管理等领域有着广泛应用。为提高部分线性分位数回归模型的参数估计效果,本文构造了基于兴趣参数的模型平均估计量并探究了其大样本性质。首先,利用B样条近似非参数函数,并通过极小化分位数损失函数来得出各候选模型的回归系数估计量,在局部误设定框架下推导了系数估计量的渐近分布;其次,基于候选模型中兴趣参数的估计构造出了模型平均估计量,并得出其渐近性质;最后,推导了覆盖真实参数的概率趋近于名义水平的置信区间。本文研究不仅丰富了平均估计的渐近分布理论,而且为兴趣参数构造了合适的置信区间。     

基于分位数回归的辽宁省R&D经费投入影响因素的动态研究

根据理论研究,从宏观、中观、微观3个层次指出国家经济发展水平、政府科技投入、产业结构、国际贸易、外商直接投资、知识积累及人力资本积累是影响我国R&D经费投入的重要因素。利用逐步回归方法对影响辽宁省R&D投入因素进行了筛选,得出经济发展水平、政府科技投入和产业结构是影响辽宁省科技投入的主要因素,然后利用分位数回归模型对辽宁省R&D投入在不同分位点上各影响因素的作用进行了详细的研究,发现政府科技投入的影响较稳定,产业结构对其影响在逐渐增大,最后在此基础上提出了提高辽宁省R&D投入的相关政策建议。     

分位数回归模型的经验似然置信区域

在强平稳Ф-混合样本下,利用光滑经验似然方法,给出分位数回归模型参数的经验似然置信区域,得到类似于独立同分布时的结果.该结果优于非光滑LAD方法所得到的结果.     

分位数回归及其在R中的实现

针对R中没有函数可以实现模型似然比检验、模型的拟合度等问题,编写了拟似然检验、拟合度的R代码,运用实例给出分位数回归在R中实现的一般流程,为以后分位数回归的算法研究提供了重要参考.     

基于分位数回归模型和经验模态分解的全球变暖问题研究

利用分位数回归模型和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法对气候及其变化进行分析和预测.首先,采用全球热力图对气温数据进行描述统计,并采用经验模态分解方法降噪获取趋势项来引入全球气温周期概念,探究全球气候变暖趋势;然后,基于多元线性回归模型及分位数回归模型寻找全球气温的影响因素,并对气温进行建模及预测.研究结果可为全球气候分析提供统计学支撑.