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基于分位数回归模型的沪深股市风险测量研究
导言
沪深股市作为中国经济的重要组成部分，在国民经济发展中起到了至关重要的作用。但是，股市也是一个充满风险的市场，市场波动频繁，风险高峰时发生也不罕见。因此，在股市交易中，风险测量是至关重要的。本文依据分位数回归模型，研究沪深股市的风险测量。
分位数回归模型
传统的OLS（普通最小二乘）回归方法是基于条件期望的，即在给定自变量时，因变量的期望值。但在金融市场的实际分析中，我们更需要对整个概率分布的了解，而不仅仅是期望值。与传统回归方法不同的是，分位数回归模型（QuantileRegression）通过计算不同分位数（quantiles）的条件分布函数（conditionaldistributionfunction）来描述概率分布，从而更全面地了解变量的分布规律。为此，研究汇报了在金融分析中广泛使用的分位数回归方法和金融风险评估的应用。
沪深股市风险测量
基于分位数回归方法，本研究拟从以下几个方面：收益率风险、波动率风险、事件风险等对沪深股市风险进行测量。
1.收益率风险
使用股票收益率作为风险测量的指标，我们来研究在不同收益率水平下沪深股市的表现。对于沪深股市历史收益率数据，本研究基于分位数回归模型提取各分位数（25%，50%，75%）数据，对不同市场历史时期（2005-2010、2010-2015、2015-2020）进行风险分析和比较。结果显示，当市场收益率较高时，沪深股市的风险也较高，反之亦然。
2.波动率风险
波动性是评估金融市场风险的另一个重要指标。如果市场的波动性增加，那么市场的风险也会随之增加。通过计算不同收益率水平下沪深股市的波动性风险，本研究使用分位数回归方法分析了沪深股市的波动性及其统计性质，此外可以进一步评估市场在不同市场条件下的波动性风险，从而为投资者进行选股、风险控制等提供变量分散的基础参考。结果表明，波动率与市场收益率呈正相关。
3.事件风险
事件风险包括与市场或公司特定事件相关的风险。本研究拟以事件日的事件，如市场崩盘、大写担保违约事件、不良资产证券化等，作为事件风险的评估指标。在分位数回归模型中，本研究使用二项分布模型，计算的是在特定事件下股票收益率的变化。沪深股市个股存在的不同事件下的风险表现，可以从此获得。结果表明，事件对特定股票的回报率有显著的影响。
结论
本文运用分位数回归法，在沪深股市的风险评估方面取得了显著的成果。研究结果表明，沪深股市的风险总体上与市场收益率和波动性程度成正比。此外，事件风险是影响股票表现的关键因素之一。将来，策略投资者可以利用本文提出的风险指标快速准确地评估股票风险，为更加有效地进行投资决策提供支持。