Copula模型的選擇及其在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2021-01-20 06:24
金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展變化,使得金融資產(chǎn)間的相關(guān)關(guān)系越來(lái)越復(fù)雜,所體現(xiàn)出來(lái)的非線性相依性、非對(duì)稱(chēng)性和尾部相依性等特征也愈加明顯;趥鹘y(tǒng)的線性相關(guān)分析已不能再準(zhǔn)確、全面地反映出金融市場(chǎng)的相關(guān)性。而Sklar理論(1959)為度量這種復(fù)雜的相依關(guān)系提供了一個(gè)很好的平臺(tái),該理論指出隨機(jī)變量間相關(guān)性可通過(guò)Copula函數(shù)模型進(jìn)行刻畫(huà),從而很好地描述金融資產(chǎn)的聯(lián)動(dòng)性和相依性。本文主要研究Copula函數(shù)模型的相關(guān)選擇和參數(shù)的估計(jì)以及其在經(jīng)濟(jì)、金融領(lǐng)域的應(yīng)用。論文在深入研究Copula理論的基礎(chǔ)上,比較分析了Copula函數(shù)的參數(shù)、半?yún)?shù)和非參數(shù)的三種形式的特點(diǎn)以及各自在經(jīng)濟(jì)、金融領(lǐng)域的應(yīng)用,同時(shí)結(jié)合線性規(guī)劃的思想提出了一種新的估計(jì)混合Copula模型參數(shù)的方法,并實(shí)際驗(yàn)證了其可行性。論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、以Copula函數(shù)模型的構(gòu)建方法為基礎(chǔ),系統(tǒng)地分析了參數(shù)Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)方法,并在此基礎(chǔ)上論述了Copula理論在度量經(jīng)濟(jì)、金融相關(guān)性上的應(yīng)用。2、以基金市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的相關(guān)性為背景,結(jié)合非參數(shù)估計(jì)方法中的核密度估計(jì)法,構(gòu)建合適的半?yún)?shù)Copula函數(shù)模型以說(shuō)明金融危機(jī)時(shí)期我國(guó)...
【文章來(lái)源】:湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:84 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
1由圖2.3.1可以發(fā)現(xiàn),對(duì)于正態(tài)copula函數(shù)來(lái)說(shuō),它較好的體現(xiàn)了變量間的對(duì)稱(chēng)相關(guān)關(guān)系,而t一C叩ula函數(shù)不僅體現(xiàn)了對(duì)稱(chēng)性,而且相對(duì)于正態(tài)
圖3.3.1GDP變化率和金融市場(chǎng)收益率正態(tài)QQ圖通過(guò)圖3.3.1可以很明顯發(fā)現(xiàn),我國(guó)GDP變化率存現(xiàn)有明顯的厚尾情況而相應(yīng)市場(chǎng)收益率則體現(xiàn)出了良好的正態(tài)性。因此,分別以學(xué)生一t分布正態(tài)分布對(duì)二者進(jìn)行相應(yīng)擬合,則利用極大似然方法可得估計(jì)參數(shù)如下(表3.3.1):表3.3.1邊際分布參數(shù)估計(jì)值模型學(xué)生一t分布(g)參數(shù)估計(jì)值自由度p=2.83386正態(tài)分布(r)均值戶二0.0195,方差d=0.巧依據(jù)以上估計(jì)結(jié)果所得密度函數(shù)圖像以及對(duì)應(yīng)的直方圖具體如圖3.3.2所(其中x表示GDP季度變化率;y表示上證綜合指數(shù)的季度收益率):
表3.3.2可見(jiàn),因兩邊際分布估計(jì)值的K一S檢驗(yàn)的P值都大于0.05,則說(shuō)在可容忍程度下不能拒絕其擬合值服從均勻分布的原價(jià)設(shè),即可以利用Pufa函數(shù)利用sklar定理來(lái)度量聯(lián)合關(guān)系。于是利用極大似然估計(jì),經(jīng)過(guò)具體比較分別選擇正態(tài)、BBI、BBS和ank四種Copula函數(shù)對(duì)聯(lián)合變化關(guān)系進(jìn)行擬合,相應(yīng)參數(shù)估計(jì)值如下:表3.3.3copula參數(shù)估計(jì)結(jié)果模模型型BBIIIBBSSSNof們nalllFfaflkkk參參數(shù)估計(jì)值值0=0.21,占=1.154448=l,占二0.54777占二0.36888占=1.85444而以此比較相應(yīng)Copula分布和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)分布的等高線圖如下(其中“,、分表示邊際值):F袱edbyd一什erentmode{
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于動(dòng)態(tài)Copula方法的股票組合VaR估計(jì)[J]. 賀學(xué)強(qiáng),易丹輝. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2010(17)
[2]Modeling dependence based on mixture copulas and its application in risk management[J]. OUYANG Zi-sheng1 LIAO Hui2 YANG Xiang-qun21 School of Information,Hunan University of Commerce,Changsha 410205,China 2 School of Mathematics,Hunan Normal University,Changsha 410081,China. Applied Mathematics:A Journal of Chinese Universities(Series B). 2009(04)
[3]Copula函數(shù)模型的選擇[J]. 于波. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2009(14)
[4]基于Copula變點(diǎn)檢測(cè)的美國(guó)次級(jí)債金融危機(jī)傳染分析[J]. 葉五一,繆柏其. 中國(guó)管理科學(xué). 2009(03)
[5]非參數(shù)Bernstein Copula理論及其相關(guān)性研究[J]. 許建國(guó),杜子平. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2009(04)
[6]基于Copula的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模擬方法[J]. 劉志東,徐淼. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2009(03)
[7]非參數(shù)核密度估計(jì)與Copula[J]. 龔金國(guó),李竹渝. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2009(01)
[8]Copula函數(shù)的選擇:方法與應(yīng)用[J]. 于波,陳希鎮(zhèn),杜江. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2008(06)
[9]多項(xiàng)式Copula方法對(duì)市場(chǎng)相關(guān)結(jié)構(gòu)的分析[J]. 鎮(zhèn)磊,尹留志,方兆本. 中國(guó)管理科學(xué). 2008(03)
[10]基于Gaussian Copula與t-Copula的滬深股指相關(guān)性分析[J]. 楊興民,劉保東,李娟. 山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2007(12)
本文編號(hào):2988556
【文章來(lái)源】:湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:84 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
1由圖2.3.1可以發(fā)現(xiàn),對(duì)于正態(tài)copula函數(shù)來(lái)說(shuō),它較好的體現(xiàn)了變量間的對(duì)稱(chēng)相關(guān)關(guān)系,而t一C叩ula函數(shù)不僅體現(xiàn)了對(duì)稱(chēng)性,而且相對(duì)于正態(tài)
圖3.3.1GDP變化率和金融市場(chǎng)收益率正態(tài)QQ圖通過(guò)圖3.3.1可以很明顯發(fā)現(xiàn),我國(guó)GDP變化率存現(xiàn)有明顯的厚尾情況而相應(yīng)市場(chǎng)收益率則體現(xiàn)出了良好的正態(tài)性。因此,分別以學(xué)生一t分布正態(tài)分布對(duì)二者進(jìn)行相應(yīng)擬合,則利用極大似然方法可得估計(jì)參數(shù)如下(表3.3.1):表3.3.1邊際分布參數(shù)估計(jì)值模型學(xué)生一t分布(g)參數(shù)估計(jì)值自由度p=2.83386正態(tài)分布(r)均值戶二0.0195,方差d=0.巧依據(jù)以上估計(jì)結(jié)果所得密度函數(shù)圖像以及對(duì)應(yīng)的直方圖具體如圖3.3.2所(其中x表示GDP季度變化率;y表示上證綜合指數(shù)的季度收益率):
表3.3.2可見(jiàn),因兩邊際分布估計(jì)值的K一S檢驗(yàn)的P值都大于0.05,則說(shuō)在可容忍程度下不能拒絕其擬合值服從均勻分布的原價(jià)設(shè),即可以利用Pufa函數(shù)利用sklar定理來(lái)度量聯(lián)合關(guān)系。于是利用極大似然估計(jì),經(jīng)過(guò)具體比較分別選擇正態(tài)、BBI、BBS和ank四種Copula函數(shù)對(duì)聯(lián)合變化關(guān)系進(jìn)行擬合,相應(yīng)參數(shù)估計(jì)值如下:表3.3.3copula參數(shù)估計(jì)結(jié)果模模型型BBIIIBBSSSNof們nalllFfaflkkk參參數(shù)估計(jì)值值0=0.21,占=1.154448=l,占二0.54777占二0.36888占=1.85444而以此比較相應(yīng)Copula分布和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)分布的等高線圖如下(其中“,、分表示邊際值):F袱edbyd一什erentmode{
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于動(dòng)態(tài)Copula方法的股票組合VaR估計(jì)[J]. 賀學(xué)強(qiáng),易丹輝. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2010(17)
[2]Modeling dependence based on mixture copulas and its application in risk management[J]. OUYANG Zi-sheng1 LIAO Hui2 YANG Xiang-qun21 School of Information,Hunan University of Commerce,Changsha 410205,China 2 School of Mathematics,Hunan Normal University,Changsha 410081,China. Applied Mathematics:A Journal of Chinese Universities(Series B). 2009(04)
[3]Copula函數(shù)模型的選擇[J]. 于波. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2009(14)
[4]基于Copula變點(diǎn)檢測(cè)的美國(guó)次級(jí)債金融危機(jī)傳染分析[J]. 葉五一,繆柏其. 中國(guó)管理科學(xué). 2009(03)
[5]非參數(shù)Bernstein Copula理論及其相關(guān)性研究[J]. 許建國(guó),杜子平. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2009(04)
[6]基于Copula的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模擬方法[J]. 劉志東,徐淼. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2009(03)
[7]非參數(shù)核密度估計(jì)與Copula[J]. 龔金國(guó),李竹渝. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2009(01)
[8]Copula函數(shù)的選擇:方法與應(yīng)用[J]. 于波,陳希鎮(zhèn),杜江. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2008(06)
[9]多項(xiàng)式Copula方法對(duì)市場(chǎng)相關(guān)結(jié)構(gòu)的分析[J]. 鎮(zhèn)磊,尹留志,方兆本. 中國(guó)管理科學(xué). 2008(03)
[10]基于Gaussian Copula與t-Copula的滬深股指相關(guān)性分析[J]. 楊興民,劉保東,李娟. 山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2007(12)
本文編號(hào):2988556
本文鏈接:http://sikaile.net/guanlilunwen/zhqtouz/2988556.html
最近更新
教材專(zhuān)著