基于分位点回归模型的条件VaR估计以及杠杆效应分析  

Conditional VaR Estimation and Leverage Effect Analysis Based on Quantile Regression Model

作　　者：叶五一[1] 缪柏其[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学

出　　处：《统计研究》2010年第9期78-83,共6页Statistical Research

基　　金：国家自然科学青年科学基金项目(71001095);安徽省自然科学基金(090416245);创新研究群体科学基金项目(70821001);教育部科学技术研究重大研究项目(309017)资助

摘　　要：在文献中,分析杠杆效应时大多数都是基于ARCH类模型,本文应用分位点回归模型及其变点检测模型分析了"已实现"波动率条件下的CVaR,并尝试从CVaR的角度对杠杆效应进行分析。最后,对中国股票市场进行了实证研究,得到了"已实现"波动率条件下的CVaR估计,并对中国股市的杠杆效应进行了分析。The leverage effect is often analyzed by ARCH type models in most articles.In This paper,the quantile regression model and the change-point model is used to estimate the CVaR,which is conditioned on the realized volatility.And the leverage effect is analyzed from a point of view of CVaR.At last,through the empirical analysis of stock market of China,we estimate the CVaR and analyze the leverage.

关 键 词：分位点回归模型 “已实现”波动率 条件VAR 杠杆效应 

分 类 号：C812[社会学—统计学]