基于分位点自回归模型的动态持续期风险估计

作     者：叶五一 缪柏其 吴遵 YE Wu-yi;MIAO Bai-qi;WU Zun

作者机构：中国科学技术大学管理学院统计与金融系安徽合肥230026 

出 版 物：《数理统计与管理》 (Journal of Applied Statistics and Management)

年 卷 期：2010年第29卷第3期

页      面：510-517页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家自然科学基金10471135 安徽省自然科学基金090416245 教育部博士点基金 中国科学院和中国科技大学创新基金 中国科学技术大学青年教师研究基金 

主　　题：流动性 持续期 持续期风险 分位点自回归 

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。