基于分位数回归森林的VaR估计及风险因素分析

论文摘要

构建非参数、集成性的分位数回归森林算法,对上证综指和标普500指数的VaR进行了估计;同时构建了其他一些主流的方法,包括历史模拟、GARCH族方法、弹性网络、门限分位数回归、CAViaR等,进行检验和对比.通过对不同置信水平下的VaR估计进行多种检验,验证了该方法的有效性和稳健性.进一步,基于分位数回归森林模型定义了一种特征重要性度量方法,评估了各个因素对于风险值的影响权重大小,发现过去一日收益率对上证综指的风险值影响较大,而波动率对标普500指数的风险值影响较大,整体来看两国股市间的风险传导性较弱;并引入偏相依关系,动态地分析了各个因素在不同水平下对于风险值的作用方向,一定程度上弥补了机器学习算法在金融应用中一直存在的"黑箱性"问题.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 苟小菊,王芊

关键词: 分位数回归森林,在险价值,风险因素分析

来源: 中国科学技术大学学报 2019年08期

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 中国科学技术大学管理学院

基金: 国家自然科学基金青年项目(71701191)资助

分类号: F224;F831.51

页码: 635-644

总页数: 10

文件大小: 916K

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