隨著金融領域研究的日益深入,人們發(fā)現(xiàn)單一的資產(chǎn)或者市場的研究越來越不能滿足需要。相關性分析在金融應用中變得越來越重要,更是金融市場組合風險度量的關鍵�；诰�性相關關系的傳統(tǒng)風險度量只集中在對線性相關程度的分析上,而忽略了對金融市場間的相關性結構或模式,特別是其尾部特征的研究。事實上,即使具有相同線性相關性強度的兩對隨機變量,也可能會因為有不同的相關模式和尾部特征而表現(xiàn)出完全不同的結構特點。因此,僅用線性相關強度來描述隨機變量間的相關關系是不全面的。因此,需要引入新的方法來更好地計算投資組合的在險價值。于是,copula理論開始被引入金融領域。應用copula函數(shù)技術,可以將相關程度和相關模式的研究有機地結合起來,較好地度量資產(chǎn)組合在險價值。值得注意的是現(xiàn)有的研究大都假定相關關系,包括相關模式及相關程度在整個研究時間段內(nèi)是不變的。而實際上,金融資產(chǎn)間的相關關系是會隨時間發(fā)生變化的。為了描述資產(chǎn)相關性的動態(tài)變化,更好地對金融市場組合風險進行度量,本文的工作主要體現(xiàn)在:1、本文首先對金融風險管理理論和方法的發(fā)展進行簡單回顧,并指出引入copula理論刻畫多種資產(chǎn)的聯(lián)合分布函數(shù)進行組合風險度量... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同Copula函數(shù)形式的散點圖

由上面的模擬結果我們可以發(fā)現(xiàn)，線性相關系數(shù)相同的二元資產(chǎn)組合完全有出現(xiàn)各種形式的相關模式。所以我們要先對樣本數(shù)據(jù)進行分析，然后在能夠該相關模式的現(xiàn)有 Copula 函數(shù)中選擇出最優(yōu)的 Copula 函數(shù)形式�？紤]到我 Copula 函數(shù)進行的是組合風險度量，而風險管理中關注的只是下尾部風險我們更多的是對描述非對稱性風險的 Copula 函數(shù)形式感興趣。3.1.2.2 最優(yōu) Copula 函數(shù)形式選擇在對資產(chǎn)組合相關模型進行分析的基礎上，我們可以初步選擇出能較好地描尾部風險相關模式的 Copula 函數(shù)。然而，要選擇出相對樣本數(shù)據(jù)而言最優(yōu)的ula 函數(shù)，我們還得就其對樣本數(shù)據(jù)擬合程度的優(yōu)劣做出評價，常用的 Copul檢驗方法有以下兩種[37][48]：1. K-S 檢驗(c)Clayton Copula 函數(shù) (d)Frank Copula 函數(shù)圖 3-2. 不同 Copula 函數(shù)形式的密度函數(shù)

藍色曲線表示的是動態(tài) Kendall 秩相關系數(shù)在整個樣本段內(nèi)的走表示的是靜態(tài) Kendall 秩相關系數(shù)。從圖形中我們發(fā)現(xiàn)動態(tài) Kendallt 走勢相對比較平穩(wěn)，基本上是圍繞靜態(tài) Kendall 秩相關系數(shù)上下波增強或減弱的趨勢。所以本實證中靜態(tài) Kendall 秩相關系數(shù)在長期程度上反映出動態(tài) Kendall 秩相關系數(shù)tτ 的走勢。關 Copula 模型中，參數(shù)演進方程對相關程度的波動特性的描述會達果呢？首先應用Goorbergh,Genest and Werker(2005)提出的模型參數(shù)分析，在 Eviews5.0 中對動態(tài) Kendall 秩相關系數(shù)tτ 和對數(shù)化后的兩率序列的條件波動最大值做回歸分析，回歸方程如下：1 20.78 0.0074*ln max( , )t t t tτ = h h+ ε(5-9)圖如下所示：.2.40.81.0圖 5-2. 樣本區(qū)間內(nèi)動態(tài)與靜態(tài) Kendall 秩相關系數(shù)示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于copula函數(shù)的保險準備金的確定方法[J]. 梁馮珍,史道濟.  統(tǒng)計與決策. 2006(24)
[2]滬深股市相關結構分析研究[J]. 李秀敏,史道濟.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2006(06)
[3]擔保債權憑證定價——Copula函數(shù)的非參數(shù)估計與應用[J]. 馮謙,楊朝軍.  運籌與管理. 2006(05)
[4]基于Copula方法的條件VaR估計[J]. 葉五一,繆柏其,吳振翔.  中國科學技術大學學報. 2006(09)
[5]Copula函數(shù)在分析滬深股市相依結構中的應用[J]. 胡勇,龔金國.  時代金融. 2006(09)
[6]邊緣分布和Copula對資產(chǎn)組合選擇績效的影響[J]. 羅俊鵬,史道濟.  統(tǒng)計與決策. 2006(16)
[7]相關系數(shù)與連接函數(shù)[J]. 孫祿杰,柏滿迎.  統(tǒng)計與決策. 2006(16)
[8]基于Copula的極大和極小期權定價[J]. 朱光,陳厚生,李平.  統(tǒng)計與決策. 2006(16)
[9]基于Copula的金融市場的相關結構分析[J]. 羅俊鵬.  統(tǒng)計與決策. 2006(16)
[10]金融市場動態(tài)相關結構的研究[J]. 韋艷華,張世英.  系統(tǒng)工程學報. 2006(03)



本文編號：3110712