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首页> 外文会议>2012 IEEE 5th International conference on management engineering amp; technology of statistics >An Empirical Analysis of Quantile Regression Based Risk Measurement in the Chinese Stock Markets
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An Empirical Analysis of Quantile Regression Based Risk Measurement in the Chinese Stock Markets

机译：基于分位数回归的中国股市风险计量的实证分析

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This paper introduces the concepts and methods of the Value at Risk (VaR) and quantile regression,and uses the lag yields as explanatory variables to establish the conditional quantile regression model,and the R software to dynamic estimate the VaR in the Chinese stock markets during 1996-2010.Empirical research more than a decade of the impact of lag yields to VaR of China's Shanghai and Shenzhen stock markets,and the non-uniformity of each trading day within a week.And compare the results with the GARCH (2,1) model by the Kupiec likelihood ratio test.The results show that the quantile regression model has many good properties,applicable to VaR estimation of financial time series data with heavy tail and that is an effective semi-parametric risk measurement method.
机译：本文介绍了风险值（VaR）和分位数回归的概念和方法，并使用滞后收益率作为解释变量来建立条件分位数回归模型，并使用R软件动态估计了中国股市在期间的风险值。 1996年至2010年。超过10年的滞后收益率对中国上海和深圳股市的VaR的影响以及一周内每个交易日的不均匀性的实证研究，并将结果与​​GARCH（2,1结果表明，分位数回归模型具有许多优良的特性，适用于尾部较重的金融时间序列数据的VaR估计，是一种有效的半参数风险度量方法。

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