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基于期望分位数回归方法的金融风险度量
0.00     定价 ¥ 68.00
泸西县图书馆
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  • ISBN:
    9787550442221
  • 作      者:
    杨文华,张倩倩,周凯
  • 出 版 社 :
    西南财经大学出版社
  • 出版日期:
    2019-12-01
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作者简介
  杨文华,男,1987年生,博士,2017年毕业于西南财经大学金融学院,2018年进入江苏银行从事博士后研究工作。主要研究领域为金融风险管理、金融市场等。主持和参与多项国家项目和省部级基金项目的研究。作为首作者和通讯作者在Emerging Markets Finance and Trade、《国际金融研究》(人大复印资料)、《财经研究》、《金融经济学研究》等SSCI/CSSCI期刊发表论文多篇。曾获四川省第十八届哲学社会科学进步二等奖、江苏省金融学会第二十二届征文一等奖等。
  
  张倩倩,女,1990年生,经济学博士,注册会计师,2017年毕业于西南财经大学金融学院,毕业后进入西南财经大学会计学院工作。主要研究领域为金融市场、公司治理与企业创新等。主持和参与多项国家自然科学基金和中央高校基金项目。在《经济研究》、《管理世界》、《金融研究》等国家期刊发表多篇论文。担任《世界经济》、《管理科学学报》以及《经济与管理研究》等多本期刊匿名审稿人。曾获四川省第十八届哲学社会科学进步三等奖。
  
  周凯,男,1977年生,管理学博士,博士后合作导师,江苏省333人才,江苏省十三届人民代表大会常委会决策咨询专家。2008年毕业于南京农业大学经济管理学院,2013年进入南京大学商学院从事博士后研究工作,现任江苏银行股份有限公司副行长,主持与参与多项省部级创新项目研究。曾获“南京大学优秀博士后研究人员”、中国银行业协会“中国银行业发展研究优秀成果选评(2015)”三等奖、中国人民银行“银行科技发展奖”二等奖、“金融科技介甫奖(2016)”、“第二十四届国家企业现代化创新成果”一等奖、国家开发银行“金融债券承销工作特殊贡献奖(2018)”。
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内容介绍
  从学术研究的演化路径和模型建模准确性的角度,刻画金融资产分布的尖峰厚尾、波动聚集和时变性等接近真实市场环境的风险计量模型更有研究价值。考虑到近期极端事件的频发对金融市场和金融机构造成的巨大损失,《基于期望分位数回归方法的金融风险度量》着眼于极端尾部风险的测量技术和金融机构间的尾部相依结构建模技术。通过模型对比,我们选择新近发展的CARE模型为研究主线,将反映资产波动聚集性特征的GARCH模型和反映模型时变特征的LPA方法引入CARE模型,得到更为精确的个体风险测度EVaR。此外,我们将Lasso方法引入高维数据的CARE模型中,得到金融机构间的网络关联结构,从而更好地识别和防范各类金融危机的发生。
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目录
1 导论
1.1 本书研究背景
1.2 本书主要目的
1.3 本书结构安排
1.4 本书主要创新点

2 金融风险管理及度量
2.1 金融风险管理的内涵
2.2 金融风险的度量
2.3 金融机构的相关性度量
2.4 金融体系的系统性风险
2.5 本章小结

3 基于GARCH—Expectile回归的EVaR度量
3.1 基于Expectile回归的EVaR风险测度
3.2 基于GARCH的Expectile回归
3.3 附加GARCH效应的EVaR度量结果
3.4 本章小结

4 基于结构变点GARCH—Expectile回归的EvaR动态度量
d.1 结构变点理论
4.2 LPA—GARCH—Expectile模型
4.3 EvaR的动态度量结果
4.4 本章小结

5 基于高维数据Expectile回归的边际风险贡献度量
5.1 高维数据的降维技术
5.2 高维数据的Expectile模型
5.3 基于网络关联的风险贡献度量结果
5.4 本章小结

6 Expectile回归在我国金融体系系统性风险管理中的应用研究
6.1 引言
6.2 问题的提出
6.3 研究设计
6.4 实证分析
6.5 本章小结
参考文献
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