【摘要】：經濟全球化與金融一體化大大增強了全球經濟、金融市場之間的相互依存性,金融市場和金融資產間的相關關系變得越來越復雜,呈現非線性、非對稱性和尾部相關等模式。Sklar提出的Copula理論認為隨機變量間相關性的信息可以由Copula函數完全刻畫,可以用于描述金融市場間的相關模式。Copula廣泛的應用于金融領域,特別是在金融市場上的風險管理、投資組合的選擇和資產定價等方面,并成為解決金融問題的一個有力工具。 本文通過選擇適當的Copula函數來對滬深股市的六大指數收益率進行相關建模分析。根據金融時間序列數據的尖峰厚尾特性,對六個指數建立了t-GARCH(1,1)模型,并通過擬合優(yōu)度檢驗證明用此模型模擬邊緣分布函數是合理的。鑒于單一Copula函數描述中國股市相依結構的局限性,本文對部分Copula函數做凸線性組合,得到了基于Clayton Copula, Gumbel Copula, Frank Copula的刻畫滬深股市收益率的非對稱相關結構的混合Copula模型,混合Copula模型參數較單一Copula模型更多,備選的函數空間較大,模型結構也就更復雜。實證結果表明用混合Copula模型刻畫中國股市的相依結構是合理的,它更能夠捕捉到金融市場上的非對稱、非線性和尾部相關的模式。 雖然Copula函數在實際應用中具有很多優(yōu)點,但是在高維的情況下,在建立Copula模型時,必須充分考慮到隨機變量間潛在的局部相關結構及其差異性,鑒于此,我們利用pair-Copula方法進行相關分析,并利用此方法分析了上證指數,深證成指和恒生指數三者之間的相關性,用Gaussian Copula, t Copula對兩兩隨機變量構造二元Copula并進行了擬合優(yōu)度檢驗,得出了很好地結論,實證結果表明將該方法應用到中國三大股市市場的收益率上,具有很大的優(yōu)越性。
【圖文】：

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本文編號：2672773