楼主: nandehutu2022
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[量化金融] 常见危险因素的测量:面板分位数回归模型 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-2 15:01:54
《经济计量学杂志》164(1),142–157。Galvao,A.F.、T.Juhl、G.Montes Rojas和J.Olmo(2017年)。检验分位数回归面板数据的斜率均匀性,并将其应用于股票回报的横截面。《金融计量经济学杂志》,nbx016。Galvao,A.F.和G.Montes Rojas(2015年)。分位数回归面板数据的bootstrap推断:蒙特卡罗研究。计量经济学3(3),654–666。Galvao,A.F.和G.V.Montes Rojas(2010年)。动态面板数据的惩罚分位数回归。《统计规划与推理杂志》140(11),3476–3497。Galvao,A.F.和L.Wang(2015)。分位数回归固定效应面板数据的有效最小距离估计。多元分析杂志133,1–26。Giacomini,R.和I.Komunjer(2005年)。条件定量预测的评估和组合。《商业杂志》;经济统计23(4),416–431。Giovannetti,B.C.(2013)。分位数效用最大化下的资产定价。《金融经济学评论》22(4),169–179。格雷厄姆,B.S.,J.Hahn,A.Poirier和J.L.鲍威尔(2015年3月)。分位数回归与面板数据。工作文件21034,国家经济研究局。Harding,M.和C.Lamarche(2009年)。使用工具变量估计面板数据模型的分位数回归方法。《经济学快报》104(3),133–135。Harding,M.和C.Lamarche(2014年)。估计和测试具有交互影响的分位数回归模型。《计量经济学杂志》178101–113。Harvey,C.R.、Y.Liu和H.Zhu(2016)。以及预期收益的横截面。《金融研究回顾》29(1),5–68。Kato,K.、A.F.Galvao和G.V.Montes Rojas(2012年)。具有个体效应的面板q-指数回归模型的渐近性。《计量经济学杂志》170(1),76–91。肯普夫,A.和C.梅梅尔(2006年)。

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能者818 在职认证  发表于 2022-6-2 15:01:58
估计全球最小方差投资组合。Schmalenbach商业评论(sbr)58(4)。Klomp,J.和J.De Haan(2012年)。银行业风险与监管:一个规模是否就能解决所有问题?《银行与金融杂志》36(12),3197–3212。Koenker,R.(2004年)。纵向数据的分位数回归。多变量分析杂志91(1),74–89。Koenker,R.和G.Bassett Jr(1978年)。回归分位数。计量经济学:计量经济学学会杂志,33–50。Lamarche,C.(2008年)。私立学校教育券和学生成绩:定量回归评估的固定影响。劳动经济学15(4),575–590。Lamarche,C.(2010年)。面板数据的稳健惩罚分位数回归估计。《计量经济学杂志》157(2),396–408。Lamarche,C.(2011年)。使用新的分位数回归方法衡量哥伦比亚的学习动机。《发展经济学杂志》96(2),278–288。Lee,J-S.、G-L.Huang、C-T.Kuo和L-C.Lee(2012)。对中国房地产股的动量效应:来自公司业绩水平的证据。经济建模29(6),2392–2406。Longerstaey,J.和M.Spencer(1996年)。RiskMetricsTM-技术文件。纽约摩根担保信托公司:纽约州东北部。Manski,C.F.(1988年)。不确定性决策的序数效用模型。理论与决策25(1),79–104。Markowitz,H.(1952年)。投资组合选择。《金融杂志》7(1),77–91。Matano,A.和P.Naticchioni(2011年)。工资分配和工人的空间分类。《经济地理杂志》,lbr013。巴顿、A.J.和K.谢泼德(2015)。波动性好,波动性差:有符号跳跃和波动性的持续性。《经济学与统计评论》97(3),683–697。Powell,D.和J.Wagner(2014)。沿生产率分布的出口商生产率溢价:来自分位数回归和非分位数固定收益效应的证据。

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可人4 在职认证  发表于 2022-6-2 15:02:02
《世界经济学评论》150(4),763–785。Rostek,M.(2010)。决策理论中的分位数最大化。经济研究回顾77(1),339–371。Toomet,O.(2011年)。学习英语,而不是当地语言!波罗的海国家的俄罗斯族。《美国经济评论》101(3),526–531。White,H.、T.-H.Kim和S.Manganelli(2015年)。Var for Var:使用多元回归分位数测量尾部相关性。《计量经济学杂志》187(1),169–188。You,W.-H.,H.-M.Zhu,K.Yu和C.Peng(2015)。民主、金融开放和全球二氧化碳排放:现有排放水平的异质性。世界发展66189–207。Zhang,L.,P.A.Mykland,and d Y.Ait Sahalia(2005年)。两个时间尺度的故事:用嘈杂的高频率数据确定综合波动率。美国统计协会杂志100。Zhang,Y.-J.、H.-R.Peng、Z.Liu和W.Tan(2015)。中国道路客运的直接能源反弹效应:动态面板分位数回归方法。能源政策87303–313。Zikeˇs,F.an d J.Barun'k(2016)。金融回报和已实现波动率的半参数条件q量化模型。《金融计量经济学杂志》14(1),185–226。附录表6:每日收益的描述统计数据sMean Max Min St.Dev。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-6-2 15:02:05
偏度峭度SAPL-0.05 10.62-12.29 1.72-0.14 7.09AMZN 0.09 12.32-12.96 1.95 0.33 8.27BAC-0.17 19.09-25.09 2.77-0.20 20 20 20.64CMCSA 0.03 12.77-13.63 1.57-0.33 12.09CSCO-0.02 7.26-8.69 1.35-0.14 7.34CVX 0.02 11.01-10.50 1.31-0.08 11.29C-0.27 19.92-40.33 2.93-2.48 38.66DIS 0.06 11.03-10.29 1.36 0.34 11.11GE-0.03 10.96-10.52 1.51-0.36 14.16HD 0.03 11.03-7.68 1.47 0.62 9.40IBM0.05 6.19-5.93 1.06-0.10 7.36INTC 0.01 9.20-9.43 1.42 0.13 7.41JNJ 0.01 11.19-7.77 0.85 0.75 21.90JPM 0.01 13.85-19.75 2.08 0.15 16.17KO 0.02 7.14-7.37 0.93-0.08 11.52MCD 0.03 8.76-7.53 1.02 0.17 9.26MRK 0.00 9.75-8.09 1.29-0.08 9.72MSFT 0.02 9.96-7.01 1.28 0.06 7.88或0.04 7.56-8.90 1.36-0.09 6.85PEP 0.04 8.44-6.27 0.90 0.32 10.24PFE-0.03 6.49-7.46 1.14-0.07 7.02PG 0.05 7.07-5.62 0.86 0.00 9.50QCOM-0.01 9.04-8.15 1.45-0.10 6.31SLB 0.00 11.34-15.62 1.85-0.33 9.57T-0.01 11.42-6.56 1.11 0.50 13.58VZ 0.01 8.62-7.72 1.12 0.40 10.41WFC 0.00 18.29-18.73 2.23 0.45 18.50WMT 0.00 7.71-10.60 0.97-0.08 14.66XOM 0.03 8 90-11.76 1.22-0.11 13.33注:平均值、最大值、最小值和标准偏差值以%显示。表7:单变量正态分布-蒙特卡罗模拟系数估计平均值τ5%10%25%50%75%90%95%PQR-RV^βRV1/2-1.56-1.22-0.64-0.01 0.62 1.2 1.54(-44.19)-43.75(-30.85)(-0.6)(30.86)(44.63)(46.36)PQR-RSV^βRS+1/2-1.12-0.87-0.46-0.01 0.45 84 1.07(-5.38)(-6.06)(-5.34)(-0.12)(5.55)(5.66)(5.28)^βRS-1/2-1.09-0.86-0.46-0.01 0.45 0.86 1.11(-5.29)(-6.07)(-5.44)(-0.18)(5.58)(5.78)(5.5)PQR-BPV^βBP V1/2-1.58-1.25-0.67-0.01 0.65 1.23 1.56(-45.75)(-4 5.44)(-31.71)(-0.6)(32.26)(46.06)(47.31)β跳线1/20.08 0.06 0.03 0-0.03-0.06-0.08(1.1)(1.14)(0.7 4)(-0.03)(-0.83)(-1.1)(-1.05)注:表中显示了系数估计的s平均值以及相应的t统计数据圆括号。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-6-2 15:02:09
为简洁起见,未报告个别固定效应αi(τ)。表8:多元Student-t分布-蒙特卡洛模拟的系数估计平均值τ5%10%25%50%75%90%95%PQR-RV^βRV1/2-1.56-1.16-0.58-0.01 0.57 1.15 1.55(-18.43)(-19.14)(-13.3)(-0.17)(12.9)(18.73)(19.43)PQR-RSV^βRS+1/2-1.12-0.83-0.42-0.01 0.39 0.82 1.09(-2.55)(-2.66)(-2.2)(-0.12)(2.05)(2.55)(2.43)^βRS-1/2-1.09 -0.82 -0.4 0 0 .41 0.81 1.1(-2.48)(-2.62)(-2.13)(0.04)(2.15)(2.52)(2.42)PQR-BPV^βBP V1/2-1.62-1.21-0.6-0.01 0.59 1.19 1.6(-18.27)(-19)(-13.14)(-0.17)(12.64)(18.41)(19.05)^β跳线1/2-0.06-0.04-0.02 0.05 0.06(-0.45)0.45(-0.29)(0.04)(0.29)(0.47)(0.45)注:表中显示了系数估计的平均值,括号中有相应的t统计数据。为简洁起见,未报告个别固定效应αi(τ)。表9:单变量Student-t分布-蒙特卡洛模拟的系数估计平均值τ5%10%25%50%75%90%95%PQR-RV^βRV1/2-1.56-1.23-0.65-0.01 0.63 1.21 1.54(-52.18)(-5 2.37)(-36.12)(-0.53)(35.09)(55.55)(52.99)PQR-RSV^βRS+1/2-1.12-0.89-0.47-0.01 0.44 0.85 1.08(-6.47)(-6.84)(-5.75)(-0.25)(5.48)(6.39)(6.13)^βRS-1/2-1.09-0.86-0.45 0.46 0.87 1.12(-6.23)(-6.57)(-5.65)(0.01)(5.84)(6.55)(6.39)PQR-BPV^βBP V1/2-1.64-1.29-0.69-0.01 0.67 1.27 1.62(-51.41)(-5 2.71)(-36.1)(35.3)(55.28)(52.55)^β跳线1/2-0.02-0.01 0 0 0 0 0.01 0.02(-0.3)(-0.21)(-0.11)(-0.02)(0.01)(0.16)(0.24)注:表中显示了系数估计的平均值,括号中有相应的t统计数据。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-6-2 15:02:12
为简洁起见,未报告个别固定效应αi(τ)。表13:面板分位数回归的系数估计:λ=1τ5%10%25%50%75%90%95%PQR RVconst 0 0 0 0 0 0 0 0(-1.47)-1.27(-0.61)-0.58(0.9)(1.64)(2.08)βRV1/2-1.51-1.16-0.6-0.01 0.56 1.11 1.42(-24.24)-2 1.41(-16.36)-0.24)(20.15)(24.62(21.11)PQR RSV约束0 0 0 0 0 0 0(-1.6)-1.21(-0.63)-0.44)(0.97)(2.07)(2.41)^βRS+1/2-0.97-0.74-0.44-0.15 0.180.41 0.54(-12.92)-1 3.02(-8.54)-2.9)(2.82)(4.39)(4.3)^βRS-1/2-1.18-0.91-0.41 0.14 0.62 1.15 1.49(-11.14)(-1 4.29)(-10.12)(2.78)(9.23)(13.91)(10.06)PQR BPVconst 0 0 0 0 0 0 0 0(-1.4)(-1.36)(-0.6)(-0.67)(0.77)(1.86)(2.67)βBP V1/2-1.55-1.18-0.62 0 0.59 1.15 1.44(-20.25)(-1 7.58(-16.49)(-0.15)(24.16)(22.79)(25.91)^β跳线1/2-0.24-0.2-0.14-0.03 0.06 0.21 0.44(-3.2)(-3.41)(-0.62)(1.03)(1.88)(2.73)注:表格显示括号内为bootstraped t统计量的系数估计。为简洁起见,未报告单独的fix edeffectsαi(τ)-可根据要求从作者处获得。图5:PQR-RV参数估计值:λ=10.05 0.15 0.25 0.35 0.45 0.55 0.65 0.75 0.85 0.95-2.-1量化系数PQRβ^ RV1/2系数置信区间注:PQR-RV规范中相应95%置信区间的参数估计值分别用实线和虚线绘制。

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能者818 在职认证  发表于 2022-6-2 15:02:15
各个UQR-RV估算值绘制在箱线图中。图6:PQR-RSV参数估计值:λ=1(a)RS+1/20.05 0.15 0.25 0.35 0.45 0.55 0.65 0.75 0.85 0.95-1.5-1-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0量化系数pqrβ^ RS+1/2系数置信区间(b)RS-1/20.05 0.15 0.25 0.35 0.45 0.55 0.65 0.75 0.85 0.95-2.-1 0 1 2量化系数SPQRβ^ RS-1/2系数置信区间注:对于已实现的上侧和下侧半方差参数,对应95%置信区间的估计值分别用实线和虚线绘制。单个UQR-RSV估计值绘制在boxp地块中。图7:PQR-BPV参数估计值:λ=1(a)BP V1/20.05 0.15 0.25 0.35 0.45 0.55 0.65 0.75 0.85 0.95-2.-1量化系数SPQRβ^ BPV1/2系数置信区间(b)跳跃1/20.05 0.15 0.25 0.35 0.45 0.55 0.65 0.75 0.85 0.95-1-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0量化系数pQRβ^跳跃1/2系数置信区间注:对于实现的双功率变化和跳跃组件参数估计,相应的95%置信区间分别用实线和虚线绘制。单个UQR-BPV估计值绘制在boxp地块中

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