线性统计模型中回归分位点的强相合性及渐近正态性(英文)

论证了线性模型中回归分位点估计量的强相合性及渐近正态性等大样本性质 ,这些结果推广了陈希孺等 ( 1 990 ,1 992 )的有关定理 ,改进了Koenker与Basstee( 1 978) ,Gutenburnner与Jurec∨kova( 1 992 ) ,以及Jurec∨kovo与Prochazka( 1 994)等人的有关成果。

基于分位点回归的风电功率波动区间分析

由于风电功率具有随机性的特点,因此,仅对其期望进行分析难以反映其特征,电网运行风险也难以准确把握。为此,基于分位点回归分析理论,对风电功率波动区间,通过支持向量机自适应地选取回归函数,建立风电功率分位点回归模型,并基于内点法对该模型进行求解,实现了对未来时刻风电功率的波动区间分析。最后,采用所述方法对烟台地区电网的某风电场输出功率进行分析,结果表明该方法能够更加全面地刻画风电功率的不确定性规律,为调度、控制的风险决策提供依据。

应用门限分位点回归模型估计条件VaR

在文献中,分位点回归模型是线性的,但是在实际中,这个假设不能很好地满足需要.为此提出了分位点回归的门限模型,用该模型实证分析了单只股票(浦东发展银行)的条件 VaR.选择了一种流动性风险指标作为条件,因此该条件 VaR 也可以看作是流动性调整的 VaR(La-VaR).经过实证分析发现,由门限分位点模型得到的结果能够更好地描述实际市场情况,也能更好地预测市场风险.

基于动态分位点回归模型的金融传染分析

金融危机传染检验一直是国际金融研究中的重要问题,大多数传染效应存在性的检验采用相关性方法.本文应用动态平滑数系数分位点回归模型研究不同国家股票市场之间的分位点相关关系,通过系数函数的变化趋势对危机传染问题进行检验和预测.其中在对参数函数进行非参数估计时,应用局部线性回归方法.为了分析亚洲金融危机期间的危机传染问题,对亚洲几个相关国家的指数数据进行了实证分析,实证结果发现,通过分析常数项函数以及系数函数的变化趋势,不仅可以对危机传染问题进行检验,还可以对金融危机传染的发生时刻以及金融危机的缓解时刻进行相应的分析.

非线性分位点回归方法在大坝安全监测中的应用

基于分位点回归模型比最小二乘回归模型具有更强的统计分析能力,将参数估计的MM算法和统计诊断中的影响度量MM距离运用于大坝水平位移的统计模型,并给出了应用实例.结果表明,分位点回归方法受异常点影响较小,训练及预报结果优于最小二乘法,将其应用于大坝水平位移安全监测,可提高预报模型的预测精度,能更好地对大坝运行性态进行分析.

基于分位点回归模型的条件VaR估计以及杠杆效应分析

在文献中,分析杠杆效应时大多数都是基于ARCH类模型,本文应用分位点回归模型及其变点检测模型分析了"已实现"波动率条件下的CVaR,并尝试从CVaR的角度对杠杆效应进行分析。最后,对中国股票市场进行了实证研究,得到了"已实现"波动率条件下的CVaR估计,并对中国股市的杠杆效应进行了分析。

基于平滑转换机制分位点回归模型的动态相关性

构建了平滑转换机制下的分位点回归模型,其平滑转换变量选取市场波动率指数(volatility index,VIX),研究了美国股市对全球若干代表性股市风险的非线性影响.研究发现平滑机制转换模型的转换位置能够刻画全球股市对美国股市的敏感点,转换斜率则描述了联动性的转换速率.实证结果表明,国际股市相关性存在非线性机制转换,几乎全球股市都受到了美国股市的冲击,且在不同的分位点下,相关性在高低机制间平滑转换,转换速率各不相同,并在低分位下表现强烈,说明金融市场间的相关性主要是尾部风险的传导.将所选数据样本分为三个子样本,用所提出的平滑转换机制分位点回归模型分别对它们进行研究,结果表明危机期间与非危机期间的位置转换参数及相关性都不同,危机期间的位置转换参数明显降低了,且在低分位下的相关性明显提升,说明该模型对于研究金融市场间的动态相关性是可行的,而且外生变量VIX能对金融市场间的联动性产生显著影响.这给国际投资者和政策制定者提供了一种新的思路,即可以借助于VIX变化考虑美国经济对全球股市的影响。

能源消费波动特征分析——基于门限分位点回归模型

运用门限分位点回归模型,对中国能源消费的波动性与增长性之间的关系进行描述和检验。以中国1953—2011年的能源消费年度数据作为样本,进行实证分析。结果显示:以4.23%的增长率为门限,划分为2个阶段,各阶段不同能源消费增长速度与条件波动性的反应程度有所不同,且总体呈U形波动特征。这种非对称性说明中国能源消费的适度增长有利于保持波动的稳定性。

美国货币政策风险溢出效应分析——基于分位点向量自回归模型

基于分位点向量自回归模型,利用2008年1月至2019年6月美国联邦基金目标利率、我国宏观经济、宏观金融、金融市场以及商品市场数据,系统分析美国货币政策对我国宏观经济金融的风险溢出效应。研究发现,美国货币政策对我国宏观经济、宏观金融、金融市场和商品市场的风险溢出效应表现出了非对称性。具体来看,美联储提高联邦基金目标利率对我国GDP增长率、消费者价格指数、进出口、银行间同业拆借利率、外汇储备、人民币汇率波动、债券、股票、基金和商品市场的风险溢出效应,在不同分位水平下存在差异,且在高分位水平和低分位水平不具有对称性。

基于门限分位点回归的条件VaR风险度量

门限分位点回归模型是线性分位点回归模型的改进,是一种更加客观实际的非线性估计方法。利用该模型实证分析了单只股票(民生银行)的条件VaR。选择一种流动性风险指标作为条件,经过分析发现,由门限分位点回归模型得到结果能够更好地描述市场,也能更好地预测市场风险。

应用门限分位点回归模型估计VPIN条件下CVaR

知情交易概率(probability of informed trading,PIN)是市场微观结构中度量知情交易的一种重要度量方法.给出了一种基于交易量的PIN估计方法VPIN(volume-synchronized probability of informed trading).并应用门限分位点回归模型分析了VPIN与收益率之间的非线性结构关系,给出了VPIN条件下市场风险(conditional value at risk,CVaR)的度量方法.最后对上证综指数据进行了实证分析,实证结果表明VPIN和日收益率之间存在着较为显著的关系,VPIN越大,相应的市场风险CVaR越小.

GARCH模型的分位点回归的MCMC方法（英文）

本文研究了GARCH模型和TGARCH模型的分位点回归的MCMC估计方法.通过将分位点回归估计问题转化为极大似然估计问题,并利用Metropolis-Hastings算法从模型参数的后验分布抽取随机数来完成GARCH类模型的分位点回归的Bayesian估计,本文得到了Value-at-Risk的动态估计.这一方法是对经典的Value-at-Risk计算方法的非常有效的推广.

基于分位点回归模型的洪水概率预报方法

采用分位点回归模型分析洪水预报的不确定性,提供洪水预报倾向值(预报概率分布的中位数)和90%置信度的预报区间成果,实现了洪水概率预报。基于"精度-可靠性"联合评价指标对分位点回归模型计算的预报倾向值和预报区间成果进行了评估。在信江流域梅港站的应用结果表明:基于分位点回归模型提供的倾向值定值预报结果可进一步提升洪水预报的精度;同时该模型提供的90%预报区间结果具有较高的覆盖率(约90%)且离散度较小(小于0.20),表明预报区间以较窄的宽度包含了绝大多数的实测值,预报可靠性较强。

分位点门限自回归时间序列模型的贝叶斯分析

本文运用贝叶斯方法研究了分位点门限自回归时间序列模型的估计和预测.通过将分位点回归的最优化问题转化为极大似然估计的问题,作者利用Metropolis-Hastings算法对模型中的参数进行了贝叶斯估计.同时作者将模型应用于上证综合指数的收益率的数据,得到了这一收益率的分位点估计.这一方法的优越之处在于它不需要对数据的分布作预先的假定.

基于固定效应的纵向数据分位点回归模型的参数估计及CDM和MSOM的等价性

研究了基于固定效应的纵向数据模分位点回归模型的参数估计及统计诊断问题.首先给出了参数估计的MM迭代算法,然后讨论了统计诊断中数据删除模型(CDM)和均值移模型(MSOM)的等价性问题,最后利用消炎镇痛药数据说明了方法的应用.

基于分位点回归系数聚类的时间序列分类方法

时间序列曲线分类的目的是为了找到曲线之间相似波动结构、减少建模工作量和进行预测,所以分类的结果将直接影响模型的质量和预测的精度。为此,文章提出了一种新的时序曲线分类方法—分位点回归系数聚类法。它可以有效地避免一些分类方法带来的局限性,能够更为全面、详尽地考查待分类时序数据的运行方式,改善分类的效果并为预测提供强大的支持。

基于分位数回归的上市公司资本结构分析

本文使用条件分位数回归方法,探索五个因素对我国上市公司资本结构的影响状况。实证分析结果显示:不同分位点上的公司规模对资本结构为一正向影响,而获利能力则对资本结构有一负向影响;低分位数上的非债务税盾对资本结构存在一负向影响,较高分位数企业成长性对资本结构产生一正向影响。而资产的有形性对资本结构的影响则在1996年与2004年发生了较大的变化。

上市民营企业经营绩效影响因素分析——基于分位数回归方法

本文运用分位数回归方法,通过选取中国A股上市民营公司的微观统计数据,结合相关理论,就影响上市民营企业经营绩效的主要因素进行经验分析。研究发现:上市公司股权结构、高管持股比例及薪酬、高管与普通员工薪酬差距、负债率、人力及物质资本对于上市民营企业绩效有着较好的解释能力。

基于分位点回归模型变点检测的金融传染分析

近期对金融危机传染的分析是国际金融研究中的重要问题。大多数传染效应存在性的检验采用相关性方法,这些方法只能指出传染的存在,不能给出传染的程度大小。本文应用分位点回归模型的变点检测,检验了传染效应的存在性,并给出了传染程度大小的一种度量方法。最后本文对亚洲几个国家的指数数据进行了金融危机传染的实证分析。

基于虚拟变量分位点回归模型的条件VaR估计以及杠杆效应分析

已有成果在研究杠杆效应时大多数都是基于ARCH类模型,从波动率的角度进行分析的。本文应用分位点回归模型以及含有虚拟变量的分位点回归模型分析了"已实现"波动率条件下的CVaR,并尝试从市场风险的角度对杠杆效应进行分析。最后,对中国股票市场进行了实证研究,得到了"已实现"波动率条件下的CVaR估计,并从风险的角度证实了中国股市的市场风险存在杠杆效应。