近年來,以股市為代表的各國(guó)金融市場(chǎng)的系統(tǒng)性暴漲暴跌給實(shí)體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展帶來了眾多的不確定因素。正因如此,需對(duì)股票市場(chǎng)極端條件下波動(dòng)的系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)性與條件分散效應(yīng)進(jìn)行研究。文章首先構(gòu)建極值R-vine Copula模型,分析了全球六大股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)相依關(guān)系及分散效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建出資產(chǎn)組合的VaR模型,測(cè)試樣本之外的極端風(fēng)險(xiǎn),并通過Kupiec回溯檢驗(yàn)方法,驗(yàn)證了模型的有效性。研究結(jié)果表明:結(jié)合EVT極值理論的R-vine Copula模型能夠有效地描述各國(guó)股票市場(chǎng)間的尾部極值系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相依關(guān)系,取得了更好的全球股票市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)與測(cè)度效果,英國(guó)富時(shí)100指數(shù)起到了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的連接作用。通過Vine Copula結(jié)構(gòu)分解進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),歐美地區(qū)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)亞洲地區(qū)更難被分散。 

【文章來源】：技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究. 2020年10期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引言
二、R-vine Copula的構(gòu)建
    1. 邊緣分布
    2. EVT極值理論
    3. R-vine Copula的估計(jì)
    4. Va R模型的回溯檢驗(yàn)
三、實(shí)證研究
    1. 數(shù)據(jù)和描述性統(tǒng)計(jì)
    2. 邊緣分布的構(gòu)建結(jié)果
    3. 經(jīng)驗(yàn)累計(jì)分布函數(shù)估計(jì)
    4. 不同Vine Copula模型擬合效果比較
四、Vine Copula-EVT模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果與檢驗(yàn)
    1. 整體相依性度量
    2. R-vine Copula模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果
    3. 基于R-vine Copula樹結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)分散效應(yīng)
    4. Va R風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型的Kupiec檢驗(yàn)結(jié)果
五、結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]全球股市間的相依結(jié)構(gòu)與極值風(fēng)險(xiǎn)溢出:基于藤Copula的金融復(fù)雜性分析[J]. 何敏園,李紅權(quán).  管理評(píng)論. 2020(07)
[2]基于R-vine copula的原油市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)測(cè)度研究[J]. 楊坤,于文華,魏宇.  中國(guó)管理科學(xué). 2017(08)

碩士論文
[1]典型事實(shí)下基于混合Copula函數(shù)的能源期貨市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)傳染研究[D]. 楊佳玫.成都理工大學(xué) 2019
[2]基于vine copula的行業(yè)資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)測(cè)度研究[D]. 楊坤.成都理工大學(xué) 2018



本文編號(hào)：2938269