【摘 要】
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基于时序分析的重要性及分位数回归估计的诸多优越性,将分位数回归系列估计方法运用到时间序列模型中,探讨针对时序模型更有效的估计方法,对估计方法的适应性及稳定性进行研究和讨论,并将模型运用到国债市场的风险量化中。不同于其他金融产品,我国国债市场受到政治和经济的双重因素影响,对于带有特殊意义的波动情况,恰当的风险预测尤为重要。本文以复合(CQR)及加权复合(WCQR)分位数回归为研究对象,探讨了针对AR
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基于时序分析的重要性及分位数回归估计的诸多优越性,将分位数回归系列估计方法运用到时间序列模型中,探讨针对时序模型更有效的估计方法,对估计方法的适应性及稳定性进行研究和讨论,并将模型运用到国债市场的风险量化中。不同于其他金融产品,我国国债市场受到政治和经济的双重因素影响,对于带有特殊意义的波动情况,恰当的风险预测尤为重要。本文以复合(CQR)及加权复合(WCQR)分位数回归为研究对象,探讨了针对ARIMA时序模型的有效估计,实现了我国国债市场突发风险情况的合理预测,主要内容包括:1.建立了ARIMA模型的不同分位数回归(分位数(QR)、复合(CQR)及加权复合(WCQR))估计式;讨论了ARIMA模型在不同分位数回归下的渐近正态性,获取了加权复合分位数回归最优权重估计。2.通过分析我国国债市场常见的大幅波动情况,从分位数时序回归的角度进行分析,得到波动时期中可以体现波动幅度的一个数据,运用复合分位数回归的估计方法估计这个数据的波动数值,并通过所得数值对中美贸易摩擦期间国债市场的大幅波动进行量化分析。3.针对中美贸易摩擦期间的数据,使用加权复合分位数回归的估计方法,根据所研究时间的长度,选取相同分位截距或不同分位截距进行建模分析,并给出中美贸易摩擦前后期风险影响的有效分析和精准预测。
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