本文關(guān)鍵詞：基于m-Copula-GJRSK-M模型的滬深股市相關(guān)性偏度峰度研究

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【摘要】：以往的研究中主要是對(duì)資產(chǎn)的均值方差進(jìn)行研究來度量資產(chǎn)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)及其所對(duì)應(yīng)的預(yù)期收益。近年來越來越多的學(xué)者關(guān)注到金融資產(chǎn)波動(dòng)的非對(duì)稱性和厚尾現(xiàn)象,因而越來越多的研究已經(jīng)著手分析資產(chǎn)的偏度和峰度的風(fēng)險(xiǎn)溢酬問題。但是大多數(shù)研究都是從靜態(tài)角度對(duì)資產(chǎn)的偏度和峰度風(fēng)險(xiǎn)溢酬進(jìn)行研究,沒有考慮到高階矩的時(shí)變性,而高階矩的時(shí)變性也是導(dǎo)致資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)一種因素,因而在資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的管理過程中不能忽視高階矩的時(shí)變性。除此之外,以往研究多從單個(gè)資產(chǎn)出發(fā),沒有考慮資產(chǎn)間收益率的相關(guān)性。在股票市場(chǎng)中,股指波動(dòng)因受各種因素的影響一般不符合嚴(yán)格的正態(tài)分布或是t分布,資產(chǎn)間往往存在相關(guān)性,資產(chǎn)間的相關(guān)性對(duì)股指收益率的偏度和峰度風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響需做進(jìn)一步的研究。以往研究表明資產(chǎn)波動(dòng)具有尖峰厚尾和左偏或是右偏的現(xiàn)象,說明單個(gè)資產(chǎn)收益率的分布是非對(duì)稱的,多個(gè)資產(chǎn)收益率之間相關(guān)也是非對(duì)稱的,具體表現(xiàn)為熊市時(shí)資產(chǎn)間相關(guān)性比正常時(shí)或牛市時(shí)的相關(guān)性大,也就是說資產(chǎn)收益存在尾部極值相關(guān)。因此,將資產(chǎn)收益之間的相關(guān)性對(duì)資產(chǎn)偏度峰度風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響作為本文分析的重點(diǎn)。分析資產(chǎn)間相關(guān)性的影響必須構(gòu)建靈活的多元分布,而Copula函數(shù)可以很好的解決此問題。除此之外,Copula函數(shù)還有一大優(yōu)點(diǎn),就是對(duì)隨機(jī)變量的邊緣分布不加限制�？紤]到Copula函數(shù)的各項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)本文采用Copula函數(shù)進(jìn)行建模�；谝陨险J(rèn)識(shí),本文分析資產(chǎn)間相關(guān)性對(duì)資產(chǎn)高階矩風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響,建立M-Copula-GJRSK-M模型,通過實(shí)證研究說明資產(chǎn)間相關(guān)性對(duì)資產(chǎn)的偏度和峰度風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響。文章選取了2000年1月4日至2015年4月10日上證綜指和深證成指的日收盤價(jià)作為分析對(duì)象,每一種指數(shù)的樣本容量均為3691個(gè)。文章首先對(duì)Copula函數(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述,構(gòu)建了m-Copula函數(shù),并闡述了m-Copula函數(shù)的優(yōu)勢(shì),同時(shí)描述了GJRSK-M模型的優(yōu)勢(shì)并對(duì)其經(jīng)濟(jì)含義進(jìn)行解釋,將兩者相結(jié)合,建立m-Copula-GJRSK-M模型,并利用極大似然估計(jì)方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。然后,通過實(shí)證說明上證綜指和深圳成指對(duì)數(shù)收益率存在偏度和峰度風(fēng)險(xiǎn),并且說明了股指對(duì)數(shù)收益率之間存在上尾高下尾低的正相依特征。最后,對(duì)產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因作出分析并提出相應(yīng)的政策建議。
【關(guān)鍵詞】：偏度 峰度 m-Copula函數(shù) GJRSK-M模型
【學(xué)位授予單位】：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 第一節(jié) 選題背景及意義9-11
• 一、選題背景9-10
• 二、選題意義10-11
• 第二節(jié) 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述11-13
• 一、國外文獻(xiàn)綜述11-12
• 二、國內(nèi)文獻(xiàn)綜述12
• 三、國內(nèi)外文獻(xiàn)評(píng)述12-13
• 第三節(jié) 本文的技術(shù)路線和可能的創(chuàng)新13-14
• 一、本文的研究路線13
• 二、研究方法13
• 三、可能的創(chuàng)新13-14
• 第四節(jié) 資產(chǎn)收益率的偏度峰度相關(guān)研究14-16
• 一、偏度峰度的含義14
• 二、偏度峰度的相關(guān)研究14-15
• 三、偏度峰度的重要性15-16
• 第二章 M-COPULA-GJRSK-M模型的擴(kuò)展16-25
• 第一節(jié) COPULA函數(shù)的相關(guān)理論16-19
• 一、COPULA函數(shù)的含義16-17
• 二、COPULA函數(shù)的基本性質(zhì)17
• 三、阿基米德COPULA函數(shù)的類型17-19
• 第二節(jié) M-COPULA函數(shù)的建立19-21
• 一、M-COPULA函數(shù)的建立19
• 二、COPULA函數(shù)的相關(guān)性測(cè)度19-21
• 第三節(jié) GJRSK-M模型簡介21-23
• 一、常見高階矩模型21
• 二、GJRSK-M模型的提出21-22
• 三、GJRSK-M模型的經(jīng)濟(jì)意義22-23
• 第四節(jié)M-COPULA-GJRSK-M模型的建立23-25
• 一、建立M-COPULA-GJRSK-M模型23-24
• 二、模型的參數(shù)估計(jì)24
• 三、模型檢驗(yàn)24-25
• 第三章 基于M-COPULA-GJRSK-M模型的實(shí)證分析25-33
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)選取與處理25-28
• 第二節(jié) 最優(yōu)投資組合權(quán)重的選擇28-30
• 一、VAR的相關(guān)理論28
• 二、CVAR的相關(guān)理論28-29
• 三、MONTE CARLO模擬法計(jì)算VAR或CVAR29
• 四、MONTE CARLO模擬法的優(yōu)缺點(diǎn)29-30
• 第三節(jié) 模型的建立與估計(jì)30-33
• 一、模型GJRSK-M的參數(shù)估計(jì)30-31
• 二、M-COPULA參數(shù)估計(jì)31
• 三、最優(yōu)投資組合權(quán)重的選擇31-32
• 四、對(duì)M-COPULA-GJRSK-M模型的估計(jì)及檢驗(yàn)32
• 五、實(shí)證結(jié)果分析32-33
• 第四章 結(jié)論與建議33-36
• 第一節(jié) 結(jié)論與建議33-36
• 一、結(jié)論33
• 二、原因及政策建議33-36
• 參考文獻(xiàn)36-38
• 致謝38

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孫志賓;;混合Copula模型在中國股市的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2007年20期

2 李娟;戴洪德;劉全輝;;幾種Copula函數(shù)在滬深股市相關(guān)性建模中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2007年24期

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5 王s，

本文編號(hào)：542383