發(fā)布時(shí)間：2017-09-17 06:12

  本文關(guān)鍵詞：混合Copula模型選擇策略及其在相關(guān)性分析中的應(yīng)用

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【摘要】：在相關(guān)性分析中,傳統(tǒng)的線性相關(guān)系數(shù)是一種粗糙的刻畫,它基于多元正態(tài)分布的假設(shè),僅能描述線性、對(duì)稱的相關(guān)結(jié)構(gòu),而將Copula理論應(yīng)用于相關(guān)性分析,不僅可以從象限(卦限)相關(guān)、隨機(jī)遞增相關(guān)、二階正定以及尾部相關(guān)等多角度全方位地度量相關(guān)結(jié)構(gòu),而且利用Copula函數(shù)的拆分特性,可以構(gòu)造出非線性、非對(duì)稱以及尾部性態(tài)各異的靈活的相關(guān)模式,從而可以更細(xì)致、更精確地度量出多變量間復(fù)雜的相關(guān)結(jié)構(gòu).此外,在嚴(yán)格遞增變換下Copula函數(shù)保持不變,從而基于它的相關(guān)性度量也不變,因而Copula理論為相關(guān)性分析提供了更為精細(xì)的刻畫.在求解Copula模型時(shí),主要有完全似然函數(shù)和兩階段估計(jì)兩種方法,而不管采用哪種方法都需進(jìn)行似然推斷.本文首先研究了極大似然估計(jì)的一些性質(zhì),并以一類復(fù)雜的Copula模型——-混合Copula模型為例,進(jìn)行了模型求解和評(píng)價(jià).然后針對(duì)目前多數(shù)文獻(xiàn)集中于阿基米德族進(jìn)行選擇,導(dǎo)致性質(zhì)相似、共性較強(qiáng)的局限,提出了混合Copula模型的選擇策略,即擴(kuò)大了選擇范圍,增加橢圓族作為備選,先利用頻率直方圖,結(jié)合單一Copula函數(shù)的AIC值從中篩選,進(jìn)而確定出引入混合Copula模型的函數(shù),再將EM-BFGS算法引入模型求解中j最后利用擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和AIC值對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià).最后將本文提出的混合Copula模型的選擇策略、求解方法分別應(yīng)用于風(fēng)電功率相關(guān)性分析和上證A股、B股相關(guān)性分析中,得出從橢圓族和阿基米德族中進(jìn)行優(yōu)選的新的混合Copula模型相較于阿基米德族混合 Copula模型AIC值更小,擬合效果更優(yōu)的結(jié)論,證明了該方法的有效性.
【關(guān)鍵詞】：混合Copula 相關(guān)性度量 EM-BFGS算法 AIC
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-10
• 1.1 引言7
• 1.2 Copula理論研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 研究?jī)?nèi)容8-9
• 1.4 組織結(jié)構(gòu)9-10
• 第二章 Copula理論與相關(guān)性分析10-23
• 2.1 Copula函數(shù)10-11
• 2.2 相關(guān)性度量11-14
• 2.3 二元單調(diào)關(guān)聯(lián)度量14-17
• 2.4 尾部相關(guān)性17-18
• 2.5 幾類常見二元Copula函數(shù)及其相關(guān)性分析18-22
• 2.6 本章小結(jié)22-23
• 第三章 模型求解與評(píng)價(jià)23-33
• 3.1 模型求解23-28
• 3.2 混合Copula模型求解28-30
• 3.3 模型檢驗(yàn)30-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第四章 風(fēng)電實(shí)證分析33-37
• 4.1 確定邊際分布33-34
• 4.2 選取適當(dāng)?shù)腃opula函數(shù)進(jìn)入混合模型34-35
• 4.3 混合Copula模型的參數(shù)估計(jì)35-36
• 4.4 結(jié)語36-37
• 第五章 金融實(shí)證分析37-41
• 5.1 數(shù)據(jù)處理37-38
• 5.2 選取適當(dāng)?shù)腃opula函數(shù)進(jìn)入混合模型38-40
• 5.3 混合Copula模型的參數(shù)估計(jì)40
• 5.4 結(jié)語40-41
• 第六章 結(jié)語及展望41-42
• 參考文獻(xiàn)42-45
• 致謝45-46
• 個(gè)人簡(jiǎn)介46

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 楊晴;魏立力;;EM算法在混合正態(tài)分布模型參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用研究[J];科技廣場(chǎng);2014年02期

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本文編號(hào)：867710