【摘 要】
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基于线性分位数回归和三种非线性分位数回归模型，对我国14家上市商业银行的股价收益率VaR与风险状态下银行的系统风险CoVaR进行了估算。通过6种回测法的8个检验统计量对模型进行了综合评估，并基于单一模型构建了更加综合的组合模型。研究表明：就准确性和稳健性而言，不同机器学习分位数回归模型各有所长；线性分位数回归模型较综合，可应用情景多；由线性分位数回归、神经网络分位数回归和随机森林分位数回归构建的组
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（71973098）；
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基于线性分位数回归和三种非线性分位数回归模型，对我国14家上市商业银行的股价收益率VaR与风险状态下银行的系统风险CoVaR进行了估算。通过6种回测法的8个检验统计量对模型进行了综合评估，并基于单一模型构建了更加综合的组合模型。研究表明：就准确性和稳健性而言，不同机器学习分位数回归模型各有所长；线性分位数回归模型较综合，可应用情景多；由线性分位数回归、神经网络分位数回归和随机森林分位数回归构建的组合模型比单一模型更加准确有效，综合有效性最强。
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