基于Copula的期貨投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)定研究
【學(xué)位授予單位】:廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:F224;F724.5
【圖文】:
圖1各期貨周收益率樣本分布3D條形圖逡逑上而下、從左往右依次是玻璃、豆粕、焦炭、螺紋鋼和乙形圖。逡逑述逡逑選定的五個(gè)期貨品種樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述與分析是以概據(jù)、整理數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)進(jìn)而對(duì)之進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析即為描述性數(shù)據(jù)變得條理化與系統(tǒng)化,最終使得樣本數(shù)據(jù)所隱藏的數(shù)。描述性統(tǒng)計(jì)的過程通過基本統(tǒng)計(jì)量來進(jìn)行,基本統(tǒng)計(jì)量貨樣本的周收益數(shù)據(jù),本文從下列基本統(tǒng)計(jì)量中進(jìn)行分析:算術(shù)平均值,它用來描述樣本采集的平均位置;其二是標(biāo)數(shù)據(jù)偏離均值的程度,可用它來衡量樣本品種波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的也可稱為變異;其三是中位數(shù)(median),它表示樣本數(shù)
廣西大學(xué)金融碩士學(xué)位論文邐基于Copula的期貨投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)定研究逡逑QQ邋Plot邋of邋Sample邋Data邋versus邋Standard邋Normal邐QQ邋Plot邋of邋Sample邋Data邋versus邋Standard邋Normal逡逑0.60.S
上述圖中自上而下、從左往右依次是玻璃、豆粕、焦炭、螺紋鋼和乙烯的周收益率逡逑樣本的自相關(guān)性和偏自相關(guān)性圖。95%的置信區(qū)間用圖中的藍(lán)色實(shí)線上下范圍來表示,逡逑當(dāng)滯后階數(shù)(lag)大于0時(shí)其相關(guān)系數(shù)落在95%的置信區(qū)間范圍內(nèi)則可認(rèn)為這個(gè)變量逡逑的自相性問題不算嚴(yán)重。通常認(rèn)為相關(guān)系數(shù)在0?00至正負(fù)0.30為微相關(guān);在正負(fù)0.30逡逑35逡逑
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2795958
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