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文档摘要

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分位数回归在尾部风险依赖关系中的应用

一、分位数回归的理论基础与尾部风险定义

（一）分位数回归的核心思想

分位数回归（QuantileRegression）由Koenker和Bassett于1978年提出，其核心是通过最小化加权绝对误差来估计不同分位点下的条件分布特征。与传统的最小二乘法（OLS）关注均值不同，分位数回归能够刻画解释变量对被解释变量整个条件分布的影响，尤其在分析极端事件（如金融市场崩盘）时具有独特优势。例如，在金融风险管理中，分位数回归可用于估计资产收益率在5%或1%分位点的尾部风险。

（二）尾部风险的数学定义与特征

尾部风险指资产收益率分布在极端分位点（如5%以下或95%以