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拓端tecdatR语言分析股市相关结构:用回归估计股票尾部相

发布时间:2022-10-01 04:30:01 来源:九州酷游 作者:九州酷游平台

  原标题:拓端tecdatR语言分析股市相关结构:用回归估计股票尾部相关性相依性、依赖性

  我们都了解股票相对于市场的贝塔系数、股票相对于市场的敏感性(例如标准普尔 500 指数)的概念。尾部相关性的概念类似,因为它是股票对市场回撤的敏感性。如果每次市场下跌,股票下跌,那将意味着两件事:

  直观地认为,这样的方法会与高beta 值相伴而行。但这并不是一对一的。很有可能的是,与另一只低beta 的股票相比,高beta 的股票对下跌的敏感度较低。

  其中 Q 是分位数,这取决于您如何定义尾部,在我们的示例中为 5%。从概率来看,如果两个事件是独立的,那么看到这两个事件的概率是每个事件概率的乘积:

  其中 A 是事件: , B 是事件 。根据经验,我们所做的估计只是简单地计算位于股票 5% 临界值以下的点数,对于位于市场 5% 以下的每个点。这个函数使用这个概念来衡量两个时间序列之间的尾部相关性:

  让我们拉出 10 只 ETF,看看 beta 与尾部相关性度量有何不同。我们拉动股票代码并转换为每周收益。

  用简单的计量经济学对尾部相关性建模,可以考虑使用回归设置。使用无截距回归同样可以达到第二张图表的底部面板:

  因此,我们可以使用我们对回归的了解并将分析扩展到多变量案例,而不是使用困难的多维 copula 和收敛问题。在不仅有B的缩减,而且有C和D的缩减的情况下,我们看到A的缩减有多大可能。

  – 我们可以进行推断,但不使用回归系数的通常 STD,因为它是指标回归.

  最后,我想知道 XLU(公用事业)ETF 的情况如何,为什么尾部相关性相对于 beta 而言看起来很弱,以及与 XLY(消费者自由裁量权)相比,情况有何不同。

  我们的估计对一些极端观察很敏感。也许稳健的回归会提供更稳定的估计,因此这是另一个可能的扩展。

  9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标返回搜狐,查看更多

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