风险度量半参数变系数复合Expectile回归模型及应用

摘要：

本文结合半参数变系数回归模型、期望分位数风险价值(EVaR)的思想以及充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了一类半参数变系数复合Expectile回归模型,并对该模型进行了估计,建立了所提出复合Expectile回归(CER)估计的大样本性质.针对该模型既含有参数部分也含有非参数部分的特征,采用了方便计算的三步估计方法.通过数值模拟也发现,当误差为厚尾或非对称分布时,在均方根误差(RMSE)的标准下,所提出的CER估计大大优于最小二乘(LS)估计和简单的Expectile回归(ER)估计.另外,本文还应用所发展的理论分析了我国货币政策对上证综指的影响.

关键词：风险度量、期望分位数风险价值(EVaR)、半参数、变系数、复合Expectile回归(CER)

所属期刊栏目：40

分类号：F830.9(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金青年项目;国家自然科学基金重点项目

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：2176-2192