本文關(guān)鍵詞： 多元Copula H-Copula 混頻交易策略 VaR風(fēng)險度量　出處：《東北石油大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：Copula模型是捕捉金融時序尖峰厚尾性的一種有效工具,在非線性低頻數(shù)據(jù)分析中表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。但伴隨金融產(chǎn)品豐富性提高,即時交易產(chǎn)生的大量信息被忽視,市場對高頻交易的實證分析需求逐漸增多,需要切實可行的分析方法與交易策略建議。本文首先概述了關(guān)聯(lián)分析方法的研究歷程及發(fā)展概況,給出了關(guān)聯(lián)分析主要方法及使用場景。其次,通過對黃金、原油和道瓊斯工業(yè)指數(shù)的實證分析,分別利用向量自回歸方法、Granger因果檢驗法、二元Clayton-Copula模型、三元t-Copula模型捕捉低頻樣本數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并采用Monte Carlo仿真法分別估算出實證對象的在險價值VaR。實證結(jié)果顯示現(xiàn)有模型無法確定低頻樣本數(shù)據(jù)間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系,基于低頻Copula模型預(yù)估出在險價值的精準(zhǔn)度還較為粗糙,高估風(fēng)險2.5倍。隨后,本文將分析標(biāo)的從低頻數(shù)據(jù)延伸到高頻數(shù)據(jù),研究了高頻數(shù)據(jù)的相關(guān)概念及主要特點。利用H-Granger檢驗法確定高頻數(shù)據(jù)分析的樣本間隔,并基于高頻數(shù)據(jù)及Copula理論進行高頻Copula模型的實證研究,將Copula理論推廣到高頻金融數(shù)據(jù)中,驗證H-Copula高頻模型的可行性和有效性。通過建立H-Clayton-Copula高頻模型和H-Frank-Copula高頻模型捕捉原油、黃金高頻數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并采用與前文低頻數(shù)據(jù)分析相同的仿真模擬估算VaR值。結(jié)果顯示,高頻Copula模型相對于低頻Copula模型對于風(fēng)險捕捉的誤差降低,從高估風(fēng)險2.5倍降低到1.3倍。本文在實證分析基礎(chǔ)上,提出Oil-Granger-Copula混頻交易策略。針對原油產(chǎn)品建立多元混頻Copula模型交易策略,形成對原油分析具有標(biāo)準(zhǔn)化的分析方法。
[Abstract]:In this paper , the correlation between high - frequency data and high - frequency data is analyzed by means of Monte Carlo simulation method , and the correlation between high - frequency data and high - frequency data is analyzed .

【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F831.51;F831.54;F416.22
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本文編號：1507453