楼主: 能者818
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[量化金融] CoVaR的贝叶斯推理 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-4-16 13:53:41
资本短缺:对系统性风险进行评级和监管的新方法。《美国经济评论》,102页,第59-64页。[2]阿查里亚,V.V.,E.菲利蓬,T.a.nd理查兹on,M.,(2010)。衡量系统性风险。纽约大学工作论文。[3]Adam s.Z.,F-uss,R.和Gropp,R.,(2010).对金融机构之间的溢出效应进行建模:一个依赖于国家的敏感性风险值(SDSVaR)appr OACH,欧洲商学院工作论文。[4]Adrian,T.和Brunnermeier,M.K.,(2011)。科瓦尔。未出版的手稿。[5]Bernardi,M.,(2013)。倾斜正常混合料的风险措施。统计与概率信件,第83页,第1819-1824页。[6]Bernardi,M.,Maruotti,A.和Petrella,L.,(2012)。损失分布的斜交混合模型:贝叶斯方法。保险:《数学与经济学》,第51页,第617-623页。[7]Bernardi,M.,Maruotti,A.和Petrella,L.,(2013)。多元Markovswitching模型与尾部风险的相互依赖。工作文件。[8]Billio,M.,Getmansky,M.,Lo,A.W.和L.Pellizon,(2012)。《金融经济学杂志》,第104页,第535-559页。Brownlees,C.T.和恩格尔(2012)。系统风险度量的波动性、相关性和尾部。工作文件。[10]赵世凯,霍德尔,沃夫。和Chang,W.(2012)。风险校准中的分位数回归。《金融计量经济学和统计学手册》,李成少主编,Spr inger VERLAG.[11]Chernozhukov,V.和Du,S.,(2008)。极值分位数与风险价值。新帕尔格雷夫经济学词典。第二版。编辑。史蒂文·N·杜劳芬·劳伦斯·E·布鲁姆。Palgrave Macmillan。[12]Carter,C.K.和Kohn,R,(1994)。关于状态空间模型的Gibbs抽样,《生物统计学》,81,第541-553页。和Kohn,R,(1996)。条件高斯状态空间模型中的马尔可夫链蒙特卡罗。Biometrika,83,第589-601页。[14]De Jong P.,(1991)。DI使用Kalman fireflter。《统计年鉴》,第19页,第1073-1083页。时间序列模型的仿真更加平滑。Biometrika,82,第339-350页。[16]德罗西,G.和哈维,A.(2009)。分位数,期待值和样条。计量经济学杂志,第152页,第179-185页。[17]德宾,J.和库普曼,S.J.(2012)。《国家空间研究的时间序列分析》,第2版,奥克斯·福特:牛津大学出版社。[18]德宾,J.和库普曼,S.J.,(2002)。一种用于状态空间时间序列分析的简单而直观的模拟平滑方法。Biometrika,89,第1603-616页。[19]恩格尔,R.F.和Manganelli,S,(2004)。鱼子酱:通过回归分位数在风险中的条件自回归。商业与经济统计学报,第22期,第367-381页。[20]范云,何德,王伟,朱立(2013).单索引模型的复合量化。SFB 649讨论文件,2013-010.[21]F.R.Uhwirth-Schnatter,S.,(1994).数据扩充与动态线性模型,时间序列分析杂志,第15页,第183-202页。和史密斯,F.M.,(1990)。基于抽样的边缘密度计算方法。美国统计协会杂志,第85页,第398-409页。[23]Geman,S.和Geman,D.(1984)。随机松弛,Gib bs分布和图像的贝叶斯恢复。IEEE Trans。模式分析与机械智能,第6页,第721-741页。和陈,纽约,(2011)。渔业市场风险价值的贝叶斯分位数预测。商业与经济统计杂志,第29页,第481-492页。评估基于抽样的方法计算后矩的可行性。在J.M.Bernardo,J.Berger,A.P.Dawid,Anda.F.M.Smith编,《贝叶斯统计学》,牛津大学出版社,第169-193页。[26]Geweke,J.,(2005)。当代贝叶斯计量经济学和统计学。概率统计中的WileySeries。Wiley,Hoboken。[27]Girard i,G,Erg-un,A.T.,(2013)。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-4-16 13:53:47
系统风险度量:COVAR的多元GARCH估计。《银行与金融杂志》,http://dx.doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.02.027.[28]Gourieroux,C.和Jas iak。J.,(2008)。动态分位数模型。计量经济学杂志,第147页,第198-205页。[29]Hautsch,N.,Sch aumburg,J.和Schienle,M.,(2011).量化计算边际系统性风险贡献。未出版的手稿。[30]黄,A.Y.(2012).分位数回归和核估计的风险值估计。《量化金融与会计》,DOI10.1007/S11156-012-0308-X[31]Johannes,M.和Polson,N.,(2009).金融计量经济学的MC MC方法,载于《金融计量经济学手册》,第2卷,第1-72页,由Y.Ait-Sahalia和L.P.编辑。Hansen,North Holland.[32]Jorion,P.,(2007).风险价值:管理金融风险的新基准。McGraw-Hill,Chicago。[33]Koenker,P.,(2005)。分位数回归。剑桥大学出版社[34]Koenker,B.和Basset,G.(1978)。回归分位数。Econometrica,46页。33-50.[35]Koenker,R.和Shao,Z.,(2006).分位数自回归。美国统计协会杂志,第101页,第980-990页。[36]库普曼,S.J.,(1991)。时域平滑算法。博士论文。[37]Koopman,S.J.,Shephard,N.和Doornik,J.A.,(1998)。统计算法在状态空间模型使用Ssf包2.2。计量经济学杂志,第1页,第1-55页。[38]Kottas,A.和Gelfand,A.E.,(2001)。贝叶斯半参数中值回归建模。美国统计协会杂志,96,第1458-1468页。[39]Kottas,A.,Krnja jic,M.,(2009)。定量预测中的贝叶斯半参数建模。斯堪的纳维亚统计学杂志,第36页,第297-319页。和Podg Orski,K.(2001)。拉普拉斯分布及其推广。重新审视通信、经济学、工程环和金融的应用,Birkh-auser。[41]Kozumi,H.和Kobayashi,G.,(2011)。BayesianQuanyle回归的Gibbs抽样M种方法,统计计算与模拟学报,第81页,第1565-1578页。[42]Kuester,K.,Mittnik,S.和Paolella,M.S.,(2011).风险价值预测:替代策略的比较,《金融计量经济学杂志》,4页。53-89.[43]Kurose,Y.和Omori,Y.,(2012)。用平滑样条进行时变量化的贝叶斯分析,日本统计学会学报,第42页,第23-46页。和苏,J.B.,(2012)。估计风险价值的替代统计分布:理论与证据,《定量金融与会计评论》,第39页,第39:309-331页。[45]林南,张成,(2012)。评K.Lum和A.E.Gelfand的文章“空间分位数多元回归使用Asy mmetric Laplace过程”,贝叶斯分析,第7页,第263-270页。(1994)。《贝叶斯计算中崩溃的吉布斯取样器及其在基因调控问题中的应用》,《美国统计协会杂志》,89,第958-966页。[47]Lum,K.和Gelfand,a.E.,(2012)。使用非对称拉普拉斯过程的空间分位数多元回归,B ayesian分析,第7页,第235-258页。[48]McNeil,A.,Frey,R.和Embrechts,P.,(2005)。定量风险管理:概念,技术,工具。普林斯顿金融丛书,普林斯顿。[49]帕rk,T.和卡塞拉,G,(2008)。贝叶斯套索。《美国统计协会杂志》,第103页,第681-686页。和Wong,W.H.(1987)。通过数据扩充计算后验分布。《美国统计学会杂志》,82,第528-550页。[51]Schaumburg,J.,(2010)。预测极端VaR:非参数分位数回归与极值理论,SFB 649讨论文件,2010-009。[52]Taylor,J.W.,(2008).线性分位数回归:半参数贝叶斯方法。贝叶斯分析,第7页,第51-72页。[53]Tokdar,S.T和Kadane,J.B.,(2008)。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-4-16 13:53:47
使用指数加权分位数回归估计风险价值和预期缺口。《金融计量经济学杂志》,第6页,第382-406页。和Park,T,(2008)。部分折叠的Gibb采样器:理论与方法。《美国统计协会杂志》,第110页,第790-796页。贝叶斯分位数回归。《统计与概率快报》54页,第437-447页。

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