基于分位点自回归模型的动态持续期风险估计

被引：4

作者：

叶五一

缪柏其

吴遵

机构：

[1] 中国科学技术大学管理学院统计与金融系

来源：

数理统计与管理 | 2010年 / 29卷 / 03期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

流动性; 持续期; 持续期风险; 分位点自回归;

D O I：

10.13860/j.cnki.sltj.2010.03.021

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F830.91 [证券市场];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

两笔交易之间的持续期可以用来度量资产的流动性,本文借鉴VaR的思想,提出了持续期风险DaR的定义,可以用来度量资产的流动性风险,并给出了两种DaR的静态估计方法。同时根据持续期数据的序列相关的特点,应用分位点自回归方法得到了DaR的一种有效的动态估计方法。最后对我国股票市场的单只股票的分笔交易数据进行了实证分析,结果表明由分位点自回归方法得出的DaR结果预测效果最好。

引用

页码：510 / 517

页数：8

共 3 条

[1] Quantile autoregression [J].

Koenker, Roger ;

Xiao, Zhijie .

JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, 2006, 101 (475) :980-990

[2] A nonlinear autoregressive conditional duration model with applications to financial transaction data [J].

Zhang, MYJ ;

Russell, JR ;

Tsay, RS .

JOURNAL OF ECONOMETRICS, 2001, 104 (01) :179-207

[3]

The Gaussian Hare and the Laplacian Tortoise: Computability of Squared- Error versus Absolute-Error Estimators[J] . Stephen Portnoy,Roger Koenker.Statistical Science . 1997 (4)

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