基于复合分位数回归的股市风险研究The Research of Credit Risk of Corporate Bonds Based on Composite Quantile Regression
柳长青 下载量: 3,121 浏览量: 9,384 科研立项经费支持
统计学与应用 Vol.3 No.1, March 19 2014, PDF, , DOI:10.12677/SA.2014.31003 被引量
基于分位数回归VaR模型的股票风险实证分析Research on Stock Risk Based on Quantile Regression VaR Model
杜嘉, 张金平 下载量: 1,140 浏览量: 2,819
统计学与应用 Vol.7 No.4, August 17 2018, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SA.2018.74047 被引量
基于分位数回归模型的VaR研究——以贵州百灵股票为例 VaR Research Based on Quantile Regression Model—Taking Guizhou Bailing Stock as an Example
扶仕彤, 金良琼 下载量: 760 浏览量: 1,372 科研立项经费支持
统计学与应用 Vol.8 No.2, April 26 2019, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SA.2019.82040 被引量
基于GARCH-VaR模型的上证指数风险度量Risk Measurement of Shanghai Composite Index Based on GARCH-VaR Model
孟 珊, 徐佳文 下载量: 168 浏览量: 288
建模与仿真 Vol.12 No.6, November 9 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/MOS.2023.126472 被引量
动态信用评分的模型与方法综述Dynamic Credit Scoring Model and Method: A Review
陈为民, 刘友金, 向国成, 王克喜, 文凤华 下载量: 6,219 浏览量: 29,632 国家科技经费支持
信用 Vol.1 No.1, May 16 2012, PDF, , DOI:10.4236/credit.2012.11001 被引量
单指标模型的加权复合分位数回归Single-Index Weighted Composite Quantile Regression
杨紫微, 姜 荣 下载量: 787 浏览量: 2,703
统计学与应用 Vol.8 No.5, October 25 2019, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SA.2019.85087 被引量
基于分位数回归技术的金融市场稳定性研究The Study on Financial Market Stability Based on Quantile Regression Technique
陈 洁, 何 春, 杨晓蓉 下载量: 3,659 浏览量: 11,349 国家自然科学基金支持
金融 Vol.3 No.4, September 26 2013, PDF, , XML DOI:10.12677/FIN.2013.34008 被引量
经济政策不确定性对中国碳市场波动影响研究——基于多因素GARCH-MIDAS模型Research on the Impact of Economic Policy Uncertainty on China’s Carbon Market Volatility—Based on the Multi-Factor GARCH-MIDAS Model
郭若男, 凌美君 下载量: 114 浏览量: 358
运筹与模糊学 Vol.13 No.6, December 15 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/ORF.2023.136658 被引量
基于分位数回归的两步估计稀疏指数追踪Two-Step Estimation Sparse Index Tracking Based on Quantile Regression
马 林 下载量: 186 浏览量: 301
运筹与模糊学 Vol.13 No.4, August 11 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/ORF.2023.134355 被引量
新型GARCH模型的研究与应用Research and Application of New GARCH Model
朱得康, 李述山 下载量: 592 浏览量: 2,026
统计学与应用 Vol.9 No.2, March 27 2020, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SA.2020.92019 被引量