【摘 要】
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探讨了分位数回归理论相对于传统最小二乘回归模型在金融时间序列建模和风险测量方面的应用特点,分别采用滞后收益率、星期虚拟变量、滞后收益率的均值和方差作为解释变量的
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探讨了分位数回归理论相对于传统最小二乘回归模型在金融时间序列建模和风险测量方面的应用特点,分别采用滞后收益率、星期虚拟变量、滞后收益率的均值和方差作为解释变量的条件分位数回归模型,对1996-2004年期间中国沪深股市的在险价值(VaR)进行动态估计,实证研究了沪深市场存在的"VaR星期效应"行为,发现周内各日的VaR水平呈现显著的非均一性,且VaR后验测试结果优于不对称自回归条件异方差模型.结果表明:分位数回归模型适用于金融时间序列厚尾数据在高置信水平下的VaR估计,是一个有效的半参数风险测量方法和认识市场风险变化模式的途径.
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