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基于支持向量分位数回归的金融市场条件概率密度预测

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基于支持向量分位数回归的金融市场条件概率密度预测

作者：俞奕涵合肥工业大学

学位级别：硕士

在经济与金融定量分析领域,准确预测经济与金融变量的变动规律,对于制定经济与金融政策、实施相应的控制方案具有重要的决策参考价值。由于经济与金融系统的具有非线性、非对称性与异质性等复杂性,导致线性均值回归分析等传统的模型与方... 详细信息

在经济与金融定量分析领域,准确预测经济与金融变量的变动规律,对于制定经济与金融政策、实施相应的控制方案具有重要的决策参考价值。由于经济与金融系统的具有非线性、非对称性与异质性等复杂性,导致线性均值回归分析等传统的模型与方法,难以有效揭示其内在运行机理。为此,需要开发新的建模工具开展相关研究工作,本文对此进行研究。本文将支持向量机原理与分位数回归相结合,建立支持向量分位数回归模型,并将其应用于经济与金融定量分析中。该模型能够充分发挥支持向量机与分位数回归两个方面的优势：一方面,通过支持向量机,能够充分模拟经济与金融系统的非线性作用机制;另一方面,通过分位数回归,能够充分刻画解释变量对响应变量整个条件分布的影响,揭示经济与金融系统的非对称性与异质性作用。本文重点开展了以下三个方面新的研究：第一,将支持向量分位数回归引入货币需求分析与人民币汇率预测,建立了相应的计量模型,给出了模型表示、模型求解、参数选择等方法;第二,在基于支持向量分位数回归模型条件分位数预测基础上,进一步给出了条件密度预测方法,实现了货币需求与人民币汇率的概率密度预测;第三,通过Monte Carlo数值模拟与实证研究,将支持向量分位数回归模型与一般线性回归模型进行比较,结果显示前者具有更好的模型拟合效果与更高的预测准确程度。实证研究结果表明,支持向量分位数回归模型既能够很好地拟合货币需求(或人民币汇率)与其影响因素之间的非线性依赖关系,也能够给出准确的条件密度预测结果：不仅可以预测货币需求与人民币汇率的未来取值水平,而且可以判断其散布与形状,能够细致考虑解释变量对响应变量未来取值分布特征的影响,从而比传统的点预测方式提供更多的有用信息,能够为货币需求及人民币汇率政策的制定提供科学的决策依据。本文的研究结果表明,支持向量分位数回归模型具有很好的非线性处理能力与完整条件分布特征刻画能力,能够深入、细致地揭示经济与金融系统中的复杂关系,可望获得广泛应用。未来,可以在以下两个方面,开展进一步研究工作：第一,在建模理论与方法上,可以考虑带有惩罚约束的支持向量分位数回归问题,解决众多解释变量的影响。第二,在实际应用中,可以结合条件密度预测的结果进行决策优化,如：组合投资决策问题。

关键词：货币需求人民币汇率分位数回归支持向量分位数回归条件密度预测

股权制衡与公司价值非线性异质关系研究——来自中国A股上市公司的证据

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南开管理评论 2016年第1期19卷 70-83页

作者：隋静蒋翠侠许启发南开大学商学院合肥工业大学管理学院

已有研究表明,股权制衡能够显著影响上市公司价值,但就影响模式与影响程度尚未达到一致。本文使用非参数非线性分位数回归方法,对两者之间关系进行再研究,提出非线性异质效应概念,并建立新的计量模型与方法 :给出基于B-样条展开的非线... 详细信息

已有研究表明,股权制衡能够显著影响上市公司价值,但就影响模式与影响程度尚未达到一致。本文使用非参数非线性分位数回归方法,对两者之间关系进行再研究,提出非线性异质效应概念,并建立新的计量模型与方法 :给出基于B-样条展开的非线性分位数回归模型,能够更加灵活地捕获股权制衡度对上市公司价值的非线性异质影响;给出模型的估计、检验与选择方法,能够实现非线性异质效应的存在性检测;给出条件概率密度预测方法,能够全景刻画股权制衡度对上市公司价值整个条件分布特征的边际贡献,定量测度非线性异质效应的表现形式、影响程度等。通过对我国A股上市公司的实证研究发现,股权制衡对上市公司价值影响存在明显的非线性异质效应:一方面,"倒U型"非线性效应表明,存在最优的股权制衡水平实现公司价值最大化,不能盲目地提升股权制衡水平;另一方面,在不同分位点处的异质效应表明,股权制衡对公司价值具有不同的影响模式,受到公司价值创造能力及所有制属性影响,不能搞"一刀切"的公司治理结构。

关键词：股权制衡公司价值非线性异质效应分位数回归条件密度预测

董事会异质性对企业业绩的影响分析——基于B-样条展开的非线性分位数回归的研究

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财贸研究 2019年第9期30卷 101-110页

作者：焦健安徽财经大学会计学院

构建一个局部非线性分位数回归模型对董事会异质性与企业业绩之间的关系进行研究,同时采用基于B-样条展开的非参数非线性分位数回归模型,得出比参数模型更好的分析结果。实证结论显示:董事会异质性对企业业绩存在先上升后下降的倒“U”... 详细信息

构建一个局部非线性分位数回归模型对董事会异质性与企业业绩之间的关系进行研究,同时采用基于B-样条展开的非参数非线性分位数回归模型,得出比参数模型更好的分析结果。实证结论显示:董事会异质性对企业业绩存在先上升后下降的倒“U”型影响;在不同分位点处,董事会异质性对企业业绩影响的非线性效应呈异质性,业绩越好的企业,其业绩受董事会异质性的影响越显著;对于不同所有权性质的企业,董事会异质性对企业业绩的影响模式不同,且在相同条件下,董事会异质性对国有企业业绩的影响相对较弱。

关键词：董事会异质性企业业绩分位数回归条件密度预测公司治理

基于门限分位数自回归模型的人民币汇率波动及预测研究

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阜阳师范大学学报（自然科学版） 2022年第2期39卷 24-32页

作者：康宁刘霆南京财经大学经济学院江苏南京210023

汇率是衡量宏观经济状况的重要指标之一,对其波动特征以及短期预测的研究受到广泛关注。已有文献多采用均值框架下的非线性模型研究人民币汇率的波动及预测问题,难以揭示汇率分布的完整特征。文章根据2015年“8.11”汇改到2021年8月6日... 详细信息

汇率是衡量宏观经济状况的重要指标之一,对其波动特征以及短期预测的研究受到广泛关注。已有文献多采用均值框架下的非线性模型研究人民币汇率的波动及预测问题,难以揭示汇率分布的完整特征。文章根据2015年“8.11”汇改到2021年8月6日的人民币对100美元汇率中间价数据,建立门限分位数自回归模型,深入挖掘人民币汇率波动的非线性和异质性特征,并与传统的TAR(Quantile Autoegressive model)模型、QAR(Quantile Autoegressive model)模型和ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model)模型进行比较。实证结果表明:人民币汇率不仅在波动幅度上具有两阶段的非线性特征,而且呈现典型的异质性,即不同分位点处当期汇率均受到前期汇率的影响,具有一定的惯性效应,但其影响程度随分位点的变化而变化。此外在预测能力方面,TQAR模型能够较好地预测汇率波动趋势,不但提供比TAR、QAR和ARIMA模型更高的预测精度,而且通过条件密度曲线细致刻画出人民币汇率条件分布的位置、散布与形状等信息。

关键词：人民币汇率分位数自回归门限自回归条件密度预测