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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘建元 刘琼荪
风险价值(Value-at-Risk简称VaR)是度量市场风险的一种普遍使用的工具,可看作是市场风险度量的基石。本文基于非对称Laplace分布来研究VaR,详细地讨论了非对称Laplace分布的性质、参数估计,并用该分布去拟合中国股票市场收益率的分布。实证分析表明,非对称Laplace分布比正态分布、对称Laplace分布的拟合效果有明显的提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚涛 赵红梅 李柳玲
文章把非对称指数幂分布(AEPD)标准化为标准非对称指数幂分布(SSAEPD),通过高斯连接函数(Gaussian Copula)将其应用到向量自回归模型(VAR)中,构造一个新的模型——VAR-GC-SSAEPD模型,并利用Matlab生成多元时间序列的模拟数据,分别拟合正态分布的向量自回归模型和VAR-GC-SSAEPD模型,然后采用赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)以及对模型真实参数估计的准确度来比较两个模型的优劣。最终得出VAR-GC-SSAEPD模型相比于VAR模型更优的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜红军 王宗军
金融资产收益率序列常具有自相关、异方差性及杠杆效应等现象,同时收益率分布具有明显尖峰肥尾和不对称等特征。从相关性、波动性及残差分布特征三方面考虑,文章建立ARMA-GJR-AL模型来刻画这些市场风险特征,给出了基于AL分布的动态风险VaR和CVaR的度量及准确性检验。以上海股市和纽约股市为研究对象,给出了风险度量及准确性检验,说明了模型的有效性。结果表明,基于AL分布的动态风险度量模型更具合理性和适用性,能有效地度量风险。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王杰 杨爱军 林金官
选择合适波动模型和概率分布成为影响VaR预测可靠性的重要因素,本文首次结合HGARCH模型和AST分布来对金融资产收益率进行建模,并将所构建模型用于VaR预测研究中。我们重点比较研究不同头寸和不同风险水平下HGARCH模型及其子类共20种GARCH族模型的VaR预测效果,并系统性研究HGARCH模型中两个波动非对称参数在波动非对称性刻画和VaR预测中的作用。研究结果表明,在样本内,AST分布下的非对称GARCH族模型具有更好的波动拟合效果、分布拟合效果和VaR预测效果;HGARCH模型的两个波动非对称参数虽然在理论上是互补品的关系,但实际建模效果类似,相互之间更接近替代品的关系。在样本外,AST分布下的非对称GARCH族模型在波动拟合、分布拟合和VaR预测方面的优越性有所下降;两个波动非对称参数的实际效果也近似为替代品,其中放缩参数相比位移参数更具优势。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
温录亮 尹居良 丘延君 王明辉 陈平炎
为更好地刻画金融市场收益率数据的尖峰厚尾带偏特征,本文将广义正态分布推广为非对称广义正态分布,给出该分布的三种表达式和概率性质,利用极大似然估计方法和小批量梯度下降算法进行参数估计和数值模拟。针对标准普尔500指数(S&P 500)和上海证券交易所综合指数(SSEC)的日收益率数据集,对比分析非对称广义正态分布及其3种退化分布的拟合效果。实证结果表明,非对称广义正态分布更好地拟合了日收益率数据的尖峰厚尾带偏特征,在金融市场数据建模中具有较好应用价值。
[期刊] 统计研究
[作者]
陶长琪 徐玉婷
分位数回归的贝叶斯推断目前几乎都建立在非对称拉普拉斯分布(ALD)之上。ALD中尾且缺乏控制尾部参数的弊端使得其在实际数据出现尖峰厚尾以及偏斜分布时不能灵活地反映数据特征,导致贝叶斯分位数估计出现偏差。为克服这一缺陷,本文采用具有左右尾参数的非对称指数幂(AEP)分布和基于Gibbs的自适应Metropolis–Hastings抽样方法,对经典贝叶斯分位数回归方法进行了扩展与改进,形成了基于AEP分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法,并将该方法首次应用于面板数据中。同时,为检验AEP方法的有效性,本文将该方法与基于偏指数幂(SEP)分布和基于ALD分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法进行了模拟比较。结果显示,AEP方法比SEP和ALD方法更不易受极端值的影响,性能更稳定。并且,在不同扰动项分布假设和不同分位数水平下,该方法具有更高精度的变量筛选功能。最后,选取36家我国零售类上市公司为实证研究对象,运用AEP方法对其股票收益率影响因素进行筛选和回归估计,进一步验证了该方法在实际问题中进行变量选择和参数估计的能力。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
苏辛 周勇
证券投资基金是现代金融业的重要组成部分。随着基金业的迅速发展,证券投资基金已成为我国资本市场最大、最有影响力的机构投资者。目前,开放式基金的数量和规模已远远超过封闭式基金,因此,本文主要探讨开放式基金的业绩评价和排名。已有大量实证研究发现基金收益具有尖峰厚尾性、非对称性和强正相关性,基于此,本文使用非对称幂分布(Asymmetric Power Distribution,APD)来拟合基金收益率分布。不同于其它文献的是,我们主要着眼于Sharpe比率估计量SR,研究36只开放式基金实际日收益率下SR和基于APD标准差和VaR的修正SR,并使用双样本统计量对SR进行假设检验,结论证明了假设检验是...
[期刊] 统计与决策
[作者]
张海燕 武晓蓓 李娜
许多经济变量(如GDP)水平序列随着时间变化具有单调趋势,截面数据(如各地区GDP)之间存在差异,为了研究经济变量在一段时间内的平均发展水平和相互关系,文章基于区间型符号数据的研究视角,提出了一种基于分位数思想的Bayesian回归方法,用以分析内部存在非对称分布散点的区间数据,既可以估计数据的区间,也可以预测数据在此区间内的偏度和离散程度。在模拟研究中,通过对评价指标数值的假设检验分析了该模型相对于上、下限和中点半径模型的效果,并根据真实数据中存在异常信息的现象,在模拟数据中加入异常值,进一步验证分位数方法的优势和稳健性。在实证研究中,运用提出的分位数方法,上、下限法和中点半径法对我国各地区GDP和工业生产总值年度数据进行区间回归分析,评价指标显示分位数模型Bayesian方法具有更优的拟合和预测效果,在GDP发展水平不同的地区,工业增长的贡献存在差异。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
阎东彬 任爱华 丁波
本文建立了带有随机波动率的时变参数向量自回归模型(SV-TVPVAR),分析了不同时期京津冀地区现代服务业集聚性对地区生产总值、经济结构以及就业的非对称效应。研究结果发现:现代服务业集聚性对地区生产总值和就业具有非对称效应,而对经济结构不存在非对称效应;经济结构对现代服务业集聚性的敏感性最强,就业次之,而地区生产总值的敏感性最差;现代服务业集聚性对地区生产总值和经济结构具有长期效应,而对就业只有短期影响;现代服务业的空间布局要视经济目标而定,如果希望改善就业情况,那么现代服务业的空间布局应该以分散化、网络
[期刊] 商业经济研究
[作者]
阎东彬 任爱华 丁波
本文建立了带有随机波动率的时变参数向量自回归模型(SV-TVPVAR),分析了不同时期京津冀地区现代服务业集聚性对地区生产总值、经济结构以及就业的非对称效应。研究结果发现:现代服务业集聚性对地区生产总值和就业具有非对称效应,而对经济结构不存在非对称效应;经济结构对现代服务业集聚性的敏感性最强,就业次之,而地区生产总值的敏感性最差;现代服务业集聚性对地区生产总值和经济结构具有长期效应,而对就业只有短期影响;现代服务业的空间布局要视经济目标而定,如果希望改善就业情况,那么现代服务业的空间布局应该以分散化、网络布局为主;如果希望拉动经济增长及调整产业结构,空间布局应该以产业集聚模式为主。
[期刊] 世界经济研究
[作者]
常婧 龙少波 陈立泰
文章主要借鉴Shin等(2014)的研究,构建了汇率对进出口价格的非对称传递模型,并基于2005年8月至2018年2月的月度数据,深入分析了人民币汇率对中国进出口价格的非对称性传递特征。研究结果表明,人民币汇率对中国进口价格与出口价格均具有显著的非对称传递现象,且随着人民币汇率弹性的增强,汇率传递程度正在逐步降低。非对称传递的研究结果表明,相较于外国出口企业在中国市场上具有的较强定价权,中国出口企业在国际市场上的竞争力还不足;但是随着中国技术进步的加快,出口企业在国际市场上的竞争力也在逐步提升。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常振海 刘薇
文章首先模拟产生了非对称分布Exp(1)的20个随机样本;分别计算了样本方差和样本标准差的非参数bootstrap法正态区间,分位数区间,学生化枢轴区间和BCa区间;从区间的形状,长度,变换适应性等指标方面进行了比较。结果表明,在非对称分布中,BCa区间在各个指标值中是最好的;分位数区间端点沿着较长的分布尾巴方向上调整太多,但较稳定;学生化枢轴区间长度最长且表现的最不稳定。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张庆平
一、引言在区间估计中,当随机变量服从χ2分布或F分布等这些概率密度曲线不对称的分布时,在给定置信水平为1-α时,可选择a,b使得
[期刊] 统计与决策
[作者]
郝家岗 钱夕元
文章基于t分布构造了一个新的非对称三参数Student-t分布。推导了新分布的累计分布函数、分位数函数、随机变量表达式和原点矩估计等基础性质,使用了矩方法、极大似然估计法和贝叶斯估计法等进行了参数估计,并通过生成模拟数据的方法比较验证了三种方法的合理性。最后,将新分布代入实例中拟合,结果表明新分布相比其他的分布,在非对称和厚尾方面具有更好的拟合能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡家喜 李春萍 郝会兵
文章在损失为非对称的情况下,讨论了参数设计的可行性,证明了田口方法的稳健设计和灵敏度设计依然有效,给出了参数设计的方法与具体步骤。
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