基于贝叶斯分位回归的证券市场风险测度模型与风险演化模式研究

近年来金融市场风险测量模型在不断完善和发展，以满足工商企业和金融机构规避、控制风险的需求。分位数回归理论可以直接对收益分布的分位点或分位点演化方程进行建模，突破了传统计量经济学基于均值－方差模式的分析框架，也有别于基于极值理论的尾部风险测量方法等。贝叶斯分位数回归是分位数回归理论的进展之一，作为一种潜在有效的金融市场风险半参数测量方法，目前的相关研究还不够深入。本项目提出（贝叶斯）分位数回归的若干适应金融市场大数据集和金融时间序列分析的新模型，以及相应的参数估计方法，使其更加有效地用于市场风险测量工作。既扩展了分位数回归理论与应用范畴，也促进了金融市场风险半参数测量方法的发展。在应用研究中设计了有重要价值的实证研究方案和目标，进行我国股票市场风险及其演化模式的系统比较研究，直接或间接地对我国金融市场风险管理有一定的促进作用。项目成员开发相关的计算机程序，为市场风险测量的量化管理提供基础。