分位數(shù)回歸理論及其在金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量中的應(yīng)用

內(nèi)容概要

分位數(shù)回歸統(tǒng)計(jì)方法在金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量與建模領(lǐng)域的應(yīng)用研究是國際學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)之一，《分位數(shù)回歸理論及其在金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量中的應(yīng)用》比較系統(tǒng)地介紹了分位數(shù)回歸的基本模型及其擴(kuò)展、分位數(shù)回歸模型的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理，重點(diǎn)研究了采用貝葉斯分析和馬爾可夫鏈蒙特卡羅模擬估計(jì)分位數(shù)回歸模型的理論，以及基于分位數(shù)回歸理論的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型、后驗(yàn)測(cè)試的方法；在實(shí)證研究中，基于（貝葉斯）分位數(shù)回歸方法對(duì)我國股票、期貨進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量和演化模式分析，另外，《分位數(shù)回歸理論及其在金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量中的應(yīng)用》對(duì)IPO定價(jià)行為、基金流量決定因素、CAPM模型、高頻金融數(shù)據(jù)價(jià)量關(guān)系、資本結(jié)構(gòu)選擇等問題也進(jìn)行了論證剖析；最后介紹了作者用OX和WinBLJGS語言設(shè)計(jì)的分位數(shù)回歸的通用計(jì)算程序?！　　斗治粩?shù)回歸理論及其在金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量中的應(yīng)用》可供高等院校金融工程、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等專業(yè)的師生閱讀參考，也可供高等院校從事相關(guān)研究的科研人員參考。

書籍目錄

序第1章 分位數(shù)回歸模型概述  1.1 分位數(shù)回歸的基本思想  1.2 分位數(shù)回歸模型的線性規(guī)劃表達(dá)  1.3 分位數(shù)回歸模型的擴(kuò)展  1.4 實(shí)例——上市公司高管薪酬的影響因素研究  參考文獻(xiàn)第2章 分位數(shù)回歸模型的統(tǒng)計(jì)推理  2.1 回歸分位的有限樣本分布和漸近分布  2.2 線性回歸模型的漸近統(tǒng)計(jì)  2.3 漸近協(xié)方差矩陣的估計(jì)  2.4 模型評(píng)估與檢驗(yàn)  參考文獻(xiàn)第3章 分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計(jì)  3.1 單純形估計(jì)方法  3.2 貝葉斯分析和MCMC基礎(chǔ)  3.3 分位數(shù)回歸模型的貝葉斯估計(jì)  參考文獻(xiàn)第4章 金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度  4.1 金融風(fēng)險(xiǎn)分類與金融風(fēng)險(xiǎn)管理過程  4.2 金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)  參考文獻(xiàn)第5章 基于分位數(shù)回歸的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型與實(shí)證研究  5.1 基于QR，的VaR與CVaR估計(jì)  5.2 非遞歸的分位數(shù)回歸模型在風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量中的應(yīng)用  5.3 遞歸的分位數(shù)回歸模型——CAViaR  5.4 基于AAVS-CAViaR.模型的深市風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量  5.5 基于間接ARCH-CAViaR模型的實(shí)證分析  5.6 基于AAVS-CAViaR模型的滬深港股市風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)分析  5.7 基于AAVS-CAViaR的小麥期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量  參考文獻(xiàn)第6章 分位數(shù)回歸在高頻價(jià)量關(guān)系中的應(yīng)用  6.1 引言  6.2 價(jià)量關(guān)系的概率譜系  6.3 實(shí)證分析  參考文獻(xiàn)第7章 分位數(shù)回歸在資產(chǎn)定價(jià)中的應(yīng)用  7.1 風(fēng)險(xiǎn)一收益關(guān)系的理論  7.2 樣本與指標(biāo)選擇  7.3 系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算  7.4 多因素資產(chǎn)定價(jià)模型  7.5 非理性投資行為的檢驗(yàn)——羊群效應(yīng)  參考文獻(xiàn)第8章 基于分位數(shù)回歸的資本結(jié)構(gòu)影響因素實(shí)證研究  8.1 變量的設(shè)定與假設(shè)的提出  8.2 樣本選擇與描述性統(tǒng)計(jì)  8.3 研究方法的確定  8.4 實(shí)證研究結(jié)論與分析  參考文獻(xiàn)第9章 基于分位數(shù)回歸的我國新股發(fā)行定價(jià)行為研究  9.1 引言  9.2 新股發(fā)行定價(jià)行為研究模型  9.3 實(shí)證分析  參考文獻(xiàn)第10章 分位數(shù)回歸在基金流量決定因素中的實(shí)證研究  10.1 引言  10.2 文獻(xiàn)回顧  10.3 實(shí)證研究  參考文獻(xiàn)第11章 分位數(shù)回歸模型貝葉斯估計(jì)的程序設(shè)計(jì)  11.1 基于Ox語言的計(jì)算  11.2 基于WinBUGS的計(jì)算  參考文獻(xiàn)后記

章節(jié)摘錄

插圖：（2）高管薪酬與企業(yè)規(guī)模。從職位薪酬體系的設(shè)定來看，企業(yè)規(guī)模越大相應(yīng)的管理層次就越多，職位薪酬的差別就越大。企業(yè)規(guī)模越大，管理層次越多，處于企業(yè)高層的高管們的薪酬可能就越高，即在不同上市公司中高管薪酬可能因?yàn)槠髽I(yè)規(guī)模的不同而存在差異。本節(jié)中，取總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)及中小企業(yè)板（取自企業(yè)上市公司年報(bào)）兩個(gè)變量來衡量企業(yè)規(guī)模的大小。從表1.2可以看出，在較高水平（0.7－0.8）薪酬分位點(diǎn)下，高管薪酬與企業(yè)規(guī)模是有顯著正相關(guān)性的，但是在其他薪酬分位點(diǎn)下，高管薪酬與企業(yè)規(guī)模之間的相關(guān)性并不明顯。（3）高管薪酬與高管持股比例。根據(jù)委托代理理論，對(duì)高管實(shí)施股權(quán)激勵(lì)是促使高管行為與公司利益保持一致的有效方法，可以防止高管自利行為的出現(xiàn)，但不同薪酬水平下的高管薪酬受持股比例的影響可能是不同的表1.2表明，高管持股比例這個(gè)變量只有在高分位點(diǎn)（0.7-0.9）下才對(duì)高管薪酬的影響是顯著的。在中低分位點(diǎn)下，高管持股比例這個(gè)變量對(duì)高管薪酬的影響是不顯著的。持股比例對(duì)相對(duì)較高的高管薪酬的影響比對(duì)相對(duì)較低的薪酬的影響要顯著得多，這也從另一方面反映出在江蘇省上市公司中高管持股在薪酬較高的企業(yè)中激勵(lì)效果較好。（4）高管薪酬與地區(qū)變量。鑒于不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及生活成本的差異，公司董事會(huì)在制訂高管薪酬時(shí)，會(huì)參考當(dāng)?shù)氐纳畛杀局笖?shù)。因此相對(duì)來講，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的高管薪酬理論上應(yīng)相對(duì)較高。表1.2表明，在江蘇省上市公司中地區(qū)因素對(duì)于各個(gè)分位點(diǎn)上的高管薪酬的影響是微弱的。這個(gè)研究結(jié)果與以往文獻(xiàn)的研究結(jié)果有所不同。隨著近十年江蘇省振興蘇北老工業(yè)基地政策的推動(dòng)，蘇北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與蘇南的差距日益縮?。ㄓ绕涫菍?duì)上市公司來說），地區(qū)界限在慢慢淡化。因此就江蘇省上市公司而言，高管薪酬與地域因素之間的相關(guān)性是很小的。（5）高管薪酬與薪酬考核委員會(huì)的設(shè)立。在我國大部分企業(yè)中，高管的薪酬往往由董事會(huì)制訂，不需要經(jīng)過股東大會(huì)的評(píng)議。而近年來在國內(nèi)外上市公司中日漸增多的形式是設(shè)定薪酬考核委員會(huì)，由該委員會(huì)負(fù)責(zé)具體的薪酬制訂及考核工作。薪酬考核委員會(huì)的設(shè)立對(duì)高管的尋租行為有一定約束作用。表1.2表明，薪酬委員會(huì)的設(shè)立對(duì)于高管薪酬的影響有所差異。在高分位點(diǎn)（0.7，0.8）下，其對(duì)高管薪酬的影響非常顯著，而在中低分位點(diǎn)下幾乎無太大影響，并且在極高薪酬水平下，薪酬委員會(huì)對(duì)高管薪酬的影響也是微乎其微的。

后記

1978年Koenker Roger 和BassettGilbertJr兩位教授在Econometrica雜志發(fā)表了題為Regression Quantile的極具影響力的論文，在之后的30多年里，分位數(shù)回歸理論及其應(yīng)用研究成果不斷見諸計(jì)量經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的國際期刊中，十分值得關(guān)注。分位數(shù)回歸因其能對(duì)隨機(jī)變量在任意概率水平下的分位方程進(jìn)行估計(jì)，正逐漸成為替代傳統(tǒng)均值回歸模型的一個(gè)新工具。因此，向國內(nèi)讀者介紹目前還不為大家熟知的這個(gè)領(lǐng)域，是出版本書的一個(gè)主要目的。本書在內(nèi)容安排上兼顧分位數(shù)回歸理論和實(shí)證兩個(gè)層面，在理論方面除對(duì)基本的經(jīng)典估計(jì)理論進(jìn)行介紹之外，重點(diǎn)研究了一般分位數(shù)回歸模型的貝葉斯推理和MCMC估計(jì)方法。我們知道，在統(tǒng)計(jì)學(xué)歷史上，貝葉斯學(xué)派和傳統(tǒng)頻率學(xué)派的爭(zhēng)論由來已久，頻率學(xué)派一直占據(jù)主流地位，但由于貝葉斯方法在處理復(fù)雜統(tǒng)計(jì)問題上的先天優(yōu)勢(shì)，加之一些成功的應(yīng)用，正逐漸被接受并得到應(yīng)有的重視。本書論述分位數(shù)回歸估計(jì)的貝葉斯途徑和相關(guān)應(yīng)用，也為此提供了一個(gè)有力的佐證。本書的出版要感謝我的博士生導(dǎo)師宋學(xué)鋒教授在項(xiàng)目研究過程中給予的支持和鼓勵(lì)，感謝Koenker Rogei教授通過E-mail對(duì)我的幾個(gè)問題的答復(fù)，還要感謝王霞、趙紹娟、干曉玉、翁雅敏等研究生所做的優(yōu)秀助研工作。限于作者的學(xué)識(shí)水平，對(duì)分位數(shù)回歸理論和應(yīng)用的研究只能算作初步的嘗試，未能涵蓋方方面面，許多學(xué)術(shù)前沿問題留待讀者探索，也請(qǐng)讀者不吝批評(píng)指正。

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《分位數(shù)回歸理論及其在金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量中的應(yīng)用》是由科學(xué)出版社出版的。

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