本文關(guān)鍵詞：基于分位數(shù)回歸的風(fēng)險(xiǎn)VaR以及出國(guó)留學(xué)影響因素的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于在某些方面分位數(shù)回歸估計(jì)相較于其他估計(jì)方法更有優(yōu)勢(shì),如無(wú)需對(duì)總體的分布做出特定假設(shè),同時(shí)能夠更好地描述尖峰、厚尾等數(shù)據(jù)特征等,在金融風(fēng)險(xiǎn)度量方面,求VaR實(shí)質(zhì)上就是求收益率分布的分位數(shù)的數(shù)值,因此用分位數(shù)回歸來(lái)估計(jì)VaR擁有天然的優(yōu)勢(shì)。波動(dòng)率是金融時(shí)間序列最重要的特征之一,金融時(shí)間序列存在非平穩(wěn)和嚴(yán)重的異方差性,傳統(tǒng)的線性模型不能很好地解釋金融數(shù)據(jù)的尖峰后尾、波動(dòng)集群性和杠桿效應(yīng),而各類(lèi)條件異方差模型能夠很好地克服這些問(wèn)題。因此本文選擇用分位數(shù)回歸以及GARCH族模型類(lèi)比的方法來(lái)研究估計(jì)VaR,利用上證指數(shù),得出相關(guān)的模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果。同時(shí)本文也利用分位數(shù)回歸分析了出國(guó)留學(xué)影響因素,結(jié)果發(fā)現(xiàn)滯后一期留學(xué)人數(shù)和家庭人均收入指數(shù)對(duì)留學(xué)生人數(shù)影響基本顯著。且分位數(shù)估計(jì)能夠發(fā)現(xiàn)較低水平家庭人均收入指數(shù)對(duì)留學(xué)生人數(shù)有顯著的影響,但是高水平的收入指數(shù)下,該因素對(duì)留學(xué)人數(shù)不構(gòu)成顯著的影響。用分位數(shù)回歸挖掘出比最小二乘法更多的信息。
【關(guān)鍵詞】：VaR GARCH模型 分位數(shù)估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：G648.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 第1章 緒論7-8
• 第2章 VAR8-9
• 2.1 VAR的數(shù)學(xué)模型8-9
• 第3章 分位數(shù)回歸和GARCH族模型9-14
• 3.1 分位數(shù)回歸方法9-10
• 3.2 VAR的分位數(shù)回歸10-11
• 3.3 GARCH族模型11-13
• 3.4 VAR模型準(zhǔn)確性檢驗(yàn)13-14
• 第4章 VAR預(yù)測(cè)結(jié)果分析14-23
• 4.1 收益率序列分析14-15
• 4.2 GARCH模型分析結(jié)果15-16
• 4.3 TGARCH模型分析結(jié)果16-18
• 4.4 EGARCH模型分析結(jié)果18-19
• 4.5 APARCH模型分析結(jié)果19-20
• 4.6 分位數(shù)回歸模型分析結(jié)果20-23
• 第5章 基于分位數(shù)回歸的出國(guó)留學(xué)因素研究23-30
• 5.1 變量選擇23-24
• 5.2 出國(guó)留學(xué)影響因素的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型24-27
• 5.3 有關(guān)結(jié)果的討論和解釋27-28
• 5.4 主要結(jié)論28-30
• 第6章 結(jié)論與展望30-31
• 致謝31-32
• 參考文獻(xiàn)32-34
• 附錄1攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文34

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本文編號(hào)：298133