在金融风险领域中，在险价值(Value at Risk,VaR)已经被公认为标准的风险测量指标，尽管近年来学者逐渐认识到VaR在理论上不是一致性风险测量指标，但由于其概念清晰、操作方便在金融机构的风险管理实践中得到广泛应用。通常在VaR估计的分析方法中必须假设市场因子的概率分布形式，用计量经济模型描述市场因子的波动性。而分位数理论对此假设作了一定程度的放松，即不必限定收益分布的形式，仅关心分布的尾部进而对风险进行测量。在风险测量的半参数方法方面另一个重要的进展是1978年Koenker和Bassett提出的分位数回归方法(quantile regression,QR),分位数回归方法无需假设分布或分布尾部的形式，适应了金融时间序列常见的尖峰后卫统计特征，可直接计算出任意置信水平的VaR,并将基于分位数回归计算VaR的方法归结为一种半参数方法，有学者基于QR理论提出了条件分位数自回归VaR模型、基于分位数回归方法检验了股票市场收益的不对称性，进而对分位数回归方法的理论、应用和软件进行了综述。分位数回归理论在劳动力、教育、工资等其它经济学领域有广泛的应用，目前基于分位数回归理论的金融风险管理还是一个新兴的研究领域。 |