分位数回归理论及其在金融风险测量中的应用

副标题:无

作   者:王新宇著

分类号:F830.2

ISBN:9787030275288

微信扫一扫,移动浏览光盘

简介

   分位数回归统计方法在金融风险测量与建模领域的应用研究是国际学术   界的热点之一。本书比较系统地介绍了分位数回归的基本模型及其扩展、分   位数回归模型的经典统计推理,重点研究了采用贝叶斯分析和马尔可夫链蒙   特卡罗模拟估计分位数回归模型的理论,以及基于分位数回归理论的金融市   场风险测度模型、后验测试的方法;在实证研究中,基于(贝叶斯)分位数回   归方法对我国股票、期货进行了风险测量和演化模式分析。另外,本书对   IPO定价行为、基金流量决定因素、CAPM模型、高频金融数据价量关系、资   本结构选择等问题也进行了论证剖析;最后介绍了作者用Ox和WinBUGS语言   设计的分位数回归的通用计算程序。    本书可供高等院校金融工程、经济学、计量经济学等专业的师生阅读参   考,也可供高等院校从事相关研究的科研人员参考。   

目录

  序
  第1章 分位数回归模型概述
   1.1 分位数回归的基本思想
   1.2 分位数回归模型的线性规划表达
   1.3 分位数回归模型的扩展
   1.4 实例——上市公司高管薪酬的影响因素研究
   参考文献
  第2章 分位数回归模型的统计推理
   2.1 回归分位的有限样本分布和渐近分布
   2.2 线性回归模型的渐近统计
   2.3 渐近协方差矩阵的估计
   2.4 模型评估与检验
   参考文献
  第3章 分位数回归模型的参数估计
   3.1 单纯形估计方法
   3.2 贝叶斯分析和MCMC基础
   3.3 分位数回归模型的贝叶斯估计
   参考文献
  第4章 金融市场风险的测度
   4.1 金融风险分类与金融风险管理过程
   4.2 金融市场风险测度指标
   参考文献
  第5章 基于分位数回归的金融市场风险测度模型与实证研究
   5.1 基于QR的VaR与CVaR估计
   5.2 非递归的分位数回归模型在风险测量中的应用
   5.3 递归的分位数回归模型——CAViaR
   5.4 基于AAVS-CAViaR模型的深市风险测量
   5.5 基于间接TARCH-CAViaR模型的实证分析
   5.6 基于AAVS-CAViaR模型的沪深港股市风险传导分析
   5.7 基于AAVS-CAViaR的小麦期货市场风险测量
   参考文献
  第6章 分位数回归在高频价量关系中的应用
   6.1 引言
   6.2 价量关系的概率谱系
   6.3 实证分析
   参考文献
  第7章 分位数回归在资产定价中的应用
   7.1 风险—收益关系的理论
   7.2 样本与指标选择
   7.3 系统风险测算
   7.4 多因素资产定价模型
   7.5 非理性投资行为的检验——羊群效应
   参考文献
  第8章 基于分位数回归的资本结构影响因素实证研究
   8.1 变量的设定与假设的提出
   8.2 样本选择与描述性统计
   8.3 研究方法的确定
   8.4 实证研究结论与分析
   参考文献
  第9章 基于分位数回归的我国新股发行定价行为研究
   9.1 引言
   9.2 新股发行定价行为研究模型
   9.3 实证分析
   参考文献
  第10章 分位数回归在基金流量决定因素中的实证研究
   10.1 引言
   10.2 文献回顾
   10.3 实证研究
   参考文献
  第11章 分位数回归模型贝叶斯估计的程序设计
   11.1 基于Ox语言的计算
   11.2 基于WinBUGS的计算
   参考文献
  后记
  

已确认勘误

次印刷

页码 勘误内容 提交人 修订印次

分位数回归理论及其在金融风险测量中的应用
    • 名称
    • 类型
    • 大小

    光盘服务联系方式: 020-38250260    客服QQ:4006604884

    意见反馈

    14:15

    关闭

    云图客服:

    尊敬的用户,您好!您有任何提议或者建议都可以在此提出来,我们会谦虚地接受任何意见。

    或者您是想咨询:

    用户发送的提问,这种方式就需要有位在线客服来回答用户的问题,这种 就属于对话式的,问题是这种提问是否需要用户登录才能提问

    Video Player
    ×
    Audio Player
    ×
    pdf Player
    ×
    Current View

    看过该图书的还喜欢

    some pictures

    解忧杂货店

    东野圭吾 (作者), 李盈春 (译者)

    loading icon