基于期望分位数回归方法的金融风险度量--聚文网

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编辑推荐

在金融全球化和金融自由化的背景下，探究更为精准的风险计量工具，研究风险的生成与传染机制，建设能及时发送预警信号的金融风险预警体系对于我国金融业的平稳快速发展具有特别的意义。

内容简介

从学术研究的演化路径和模型建模准确性的角度，刻画金融资产分布的尖峰厚尾、波动聚集和时变性等接近真实市场环境的风险计量模型更有研究价值。考虑到近期特别事件的频发对金融市场和金融机构造成的巨大损失，《基于期望分位数回归方法的金融风险度量》着眼于特别尾部风险的测量技术和金融机构间的尾部相依结构建模技术。通过模型对比，我们选择新近发展的CARE模型为研究主线，将反映资产波动聚集性特征的GARCH模型和反映模型时变特征的LPA方法引入CARE模型，得到更为准确的个体风险测度EVaR。此外，我们将Lasso方法引入高维数据的CARE模型中，得到金融机构间的网络关联结构，从而更好地识别和防范各类金融危机的发生。

作者简介

杨文华，博士，主要研究领域为金融风险管理、金融市场等，主持和参与多项重量项目和省部级基金项目的研究，荣获四川省第十八届哲学社会科学进步二等奖。张倩倩，博士，主要从事金融市场和公司金融研究。周凯，管理学博士，博士后合作导师，江苏省333人才，江苏省十三届人民代表大会常委会决策咨询专家，正高级经济师。

1导论
1.1本书研究背景
1.2本书主要目的
1.3本书结构安排
1.4本书主要创新点
2金融风险管理及度量
2.1金融风险管理的内涵
2.2金融风险的度量
2.3金融机构的相关性度量
2.4金融体系的系统性风险
2.5本章小结
3基于GARCH-Expectile回归的EVaR度量
3.1基于Expectile回归的EVaR风险测度
3.2基于GARCH的Expectile回归
3.3附加GARCH效应的EVaR度量结果
3.4本章小结
4基于结构变点GARCH-Expectile回归的EvaR动态度量
4.1结构变点理论
4.2LPA-GARCH-Expectile模型
4.3EvaR的动态度量结果
4.4本章小结
5基于高维数据Expectile回归的边际风险贡献度量
5.1高维数据的降维技术
5.2高维数据的Expectile模型
5.3基于网络关联的风险贡献度量结果
5.4本章小结
6Expectile回归在我国金融体系系统性风险管理中的应用研究
6.1引言
6.2问题的提出
6.3研究设计
6.4实证分析
6.5本章小结
参考文献

基于期望分位数回归方法的金融风险度量

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