iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科二 第 33 題 詳解

114 年第二次 科二 大數據處理分析與應用

某金融機構的量化分析師在建立資產風險評估模型時，發現報酬率資料分佈明顯非對稱，且出現多次極端損失事件，使得傳統假設常態分佈的模型無法準確反映真實風險。若希望在不依賴常態分佈假設的前提下，採取更能捕捉資料極端情況的建模策略，下列哪一種方法最為合適？

1. A採用線性迴歸模型（Linear Regression Model），以常態分佈殘差（Residuals）為基礎進行推估

   線性迴歸的殘差常態假設正是題目說失效的前提。

2. B使用平均數（Mean）與標準差（Standard Deviation）估計波動範圍

   平均數與標準差對極端值敏感，無法描述尾部風險。

3. C將資料裁剪至±3σ範圍內以排除異常值影響

   裁掉±3σ外資料等於刪除最關鍵的極端損失樣本。

4. D採用分位數回歸模型（Quantile Regression Model），聚焦於尾部分位（Tail Quantiles）以評估極端風險（正確答案）

   分位數回歸不需分佈假設，可直接估計尾部分位。