楼主: LonGllNXiA
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[金融] 分位数回归的ΔCoVaR状态变量的数据和银行收益率无法对应是怎么回事 [推广有奖]

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楼主
LonGllNXiA 发表于 2025-3-13 18:56:23 |AI写论文

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打算用分位数回归的ΔCoVaR测量银行的系统性风险,但是在处理数据的时候发现参考文献的状态变量和处理的银行收益率无法一一对应,shibor和中债国债到期收益率不都应该是在交易日公布吗,为什么会和银行收益率无法对应呢?求大神解答
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关键词:CoVar 分位数回归 状态变量 收益率 VaR

沙发
LonGllNXiA 发表于 2025-3-13 18:57:03

藤椅
赵安豆 发表于 2025-6-3 21:41:14
在使用分位数回归的ΔCoVaR方法测量银行系统性风险时,状态变量(如SHIBOR、中债国债到期收益率)与银行收益率数据不匹配的问题可能源自以下几个方面:

1. **数据频率不一致**:确保你使用的银行收益率和状态变量的数据频率相同。例如,如果银行收益率是按日计算的,则SHIBOR或中债国债到期收益率也应该是同一频率的日度数据。

2. **交易日与非交易日问题**:虽然理论上SHIBOR、国债收益率在每个交易日都会更新,但实际操作中,由于节假日或者周末,可能出现数据延迟发布的情况。例如,某个周末前的星期五可能因假期而没有发布新的数据,那么下周一的数据可能会跳过日期直接更新。

3. **数据来源差异**:不同数据提供商的数据可能存在细微差别,比如数据收集的时间点、修正方法等,这些都可能导致看似同一时间的数据出现不一致。确认你的数据源,并检查是否存在数据更新或处理上的延迟。

4. **异常值和缺失值**:有时候,由于市场特殊事件(如极端波动)、数据录入错误或是数据传输问题,可能会导致某些数据点丢失或者显示为异常值。这需要进行数据清洗,排除或修正这些异常情况。

5. **计算方法**:银行收益率的计算可能基于不同的基准,比如使用收盘价、开盘价还是平均价格等,这也可能导致与状态变量在时间上不完全对齐的问题。

解决这类问题的关键是仔细检查和处理你的数据集。确保所有的时间序列都经过了适当的清洗和对准,排除异常值,处理缺失数据,并且确认所有的数据都是基于相同的频率和基准计算的。如果可能,使用更可靠的数据来源或尝试与文献中的具体步骤进行比对,以找出潜在差异的原因。

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