【摘要】：經(jīng)濟(jì)全球化和金融國(guó)際化導(dǎo)致了金融市場(chǎng)之間的聯(lián)系越來(lái)越緊密,彼此之間的關(guān)系更加復(fù)雜。準(zhǔn)確刻畫(huà)金融變量之間的相依結(jié)構(gòu)是研究金融風(fēng)險(xiǎn)管理、投資組合以及資產(chǎn)定價(jià)等問(wèn)題的基礎(chǔ),這對(duì)于探索金融經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制以及科學(xué)地進(jìn)行金融決策具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。但是傳統(tǒng)的相關(guān)性分析方法大多不能刻畫(huà)變量間的非線(xiàn)性、非對(duì)稱(chēng)等特征,現(xiàn)有的多元聯(lián)合分布函數(shù)也遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足實(shí)際分析的需要。 Copula理論能描述金融時(shí)間序列間的非線(xiàn)性、非對(duì)稱(chēng)和再生性等相關(guān)性特征,還能構(gòu)建許多的多元聯(lián)合分布函數(shù)。本文運(yùn)用Copula理論研究金融時(shí)間序列的相依結(jié)構(gòu),首先系統(tǒng)地論述了Copula函數(shù)及其性質(zhì),特別是嵌套的Copula及多重相關(guān)性,并對(duì)由Copula函數(shù)導(dǎo)出的相依性指標(biāo)進(jìn)行深入的探討,論證了尾部相關(guān)系數(shù)與緩慢變化函數(shù)共同刻畫(huà)尾部相關(guān)性的聯(lián)合生成函數(shù)法優(yōu)于常用的上、下尾部相關(guān)系數(shù),進(jìn)一步介紹了動(dòng)態(tài)Copula模型的最新研究進(jìn)展。其主要工作與創(chuàng)新體現(xiàn)在: ①論文討論了運(yùn)用Copula模型的一個(gè)關(guān)鍵:邊緣分布函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的擬合和選取�；贑opula理論的相關(guān)性分析方法克服了傳統(tǒng)方法的局限性,但必須正確選擇邊緣分布函數(shù),論文主要討論核密度函數(shù)、極值模型和波動(dòng)模型等邊緣分布函數(shù)。采用極值POT模型對(duì)中小企業(yè)板股票的極端風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)指數(shù)回歸模型對(duì)于小樣本POT模型閾值的定量選取是一種有效的方法,避免了樣本Hill圖在選取閾值時(shí)的不確定性;POT模型能更好地描述金融變量分布的厚尾和非對(duì)稱(chēng)等特征,因此對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)比正態(tài)分布更有效,正態(tài)分布在股票上漲時(shí)期高估風(fēng)險(xiǎn),而在股市下跌時(shí)期低估風(fēng)險(xiǎn),并且很難通過(guò)檢驗(yàn)。 ②論文進(jìn)一步分析了Copula函數(shù)的選取。Copula函數(shù)的選取是正確運(yùn)用Copula理論的另一關(guān)鍵。在深入探討分別以核密度函數(shù)、極值模型和波動(dòng)模型為邊緣分布函數(shù)的Copula模型的基礎(chǔ)上,采用Copula-POT模型對(duì)房地產(chǎn)與金融行業(yè)的股票收益率的相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明房地產(chǎn)與金融行業(yè)的股票收益率在股市低迷時(shí)期具有較強(qiáng)的相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn)在選取Copula函數(shù)時(shí)應(yīng)同時(shí)考慮不同參數(shù)結(jié)構(gòu)的Copula函數(shù),以選取恰當(dāng)?shù)腃opula函數(shù)描述其相關(guān)性;雙參數(shù)結(jié)構(gòu)的Copula函數(shù)的擬合度普遍高于單參數(shù)結(jié)構(gòu)的Copula函數(shù)。選取經(jīng)驗(yàn)分布為邊緣分布函數(shù),對(duì)常相關(guān)Copula模型與時(shí)變相關(guān)Copula模型的擬合效果進(jìn)行比較,結(jié)果表明房地產(chǎn)與金融行業(yè)股票收益率的相依結(jié)構(gòu)為時(shí)變Symmetrized Joe-Clayton copula,時(shí)變相關(guān)Copula模型比常相關(guān)Copula模型更能刻畫(huà)金融時(shí)間序列的相關(guān)性。 ③對(duì)Copula模型能否準(zhǔn)確刻畫(huà)金融時(shí)間序列的相依結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入研究。為了正確選擇邊緣分布函數(shù)和Copula函數(shù),文中采用非參數(shù)核密度函數(shù)和半?yún)?shù)POT模型作為邊緣分布,選取相應(yīng)的Copula函數(shù)對(duì)滬深股市相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)果表明兩市在市場(chǎng)低迷時(shí)期的尾部相關(guān)性稍高于活躍時(shí)期的尾部相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn)非參數(shù)法對(duì)數(shù)據(jù)的尾部擬合有時(shí)要優(yōu)于半?yún)?shù)法,半?yún)?shù)法的整體擬合有時(shí)要優(yōu)于非參數(shù)法;雖然不同邊緣分布的Copula相依結(jié)構(gòu)相同;但由于邊緣分布的類(lèi)型不同,導(dǎo)致Copula模型中的參數(shù)估計(jì)值不同,從而刻畫(huà)的相關(guān)程度不同。因此,Copula模型準(zhǔn)確刻畫(huà)金融時(shí)間序列的相依性,取決于邊緣分布函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度。
【圖文】：

.00.04.08.12.16.20.24.28.32.36-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8Kernel Density (Normal, h = 0.2000).00.04.08.12.16.20.24.28.32-8 -4 0 4 8Kernel Density (Normal, h = 0.2300)圖 5.1 上證指數(shù)（左）深證成指（右）核密度函數(shù)Fig.5.1 the Kernel density functions of SH（left） and SZ（right）stock returns②POT 模型士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 2011年 第07期 經(jīng)濟(jì)與管理科學(xué)輯

Fig.5.1 the Kernel density functions of SH（left） and SZ（right）stock returns②POT 模型圖 5.2 上證指數(shù)上（左）尾部和下（右）尾部平均超限函數(shù)Fig.5.2 Mean excess plots for upper(left) and lower (right) tail of SH stock return
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.9

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 周育紅;郭文偉;刁麗琳;;中國(guó)股市風(fēng)格資產(chǎn)組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度——基于EVT-t-Copula模型的實(shí)證研究[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2014年01期

2 黃愛(ài)華;;金融相依風(fēng)險(xiǎn)研究引入Copula理論的利弊分析[J];時(shí)代金融;2014年21期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 高雅卓;多維聯(lián)機(jī)分析處理中的高效查詢(xún)關(guān)鍵方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2012年

2 李強(qiáng);基于Copula理論和GPD模型的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究[D];重慶大學(xué);2012年

3 于文華;危機(jī)傳染背景下資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)模型測(cè)試精度比較研究[D];西南交通大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 孫書(shū)進(jìn);基于MRF模型和統(tǒng)計(jì)建模的SAR圖像地物分類(lèi)方法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

2 趙崇新;基于多元Copula-SV-VaR模型的開(kāi)放式基金投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[D];五邑大學(xué);2012年

3 徐妙志;Copula理論及其在金融市場(chǎng)相依性分析中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2013年

4 劉曦;基于動(dòng)態(tài)Pair Copula的最小方差套期保值研究[D];西南交通大學(xué);2014年

5 付柏霖;基于Copula模型干散貨市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)研究[D];大連海事大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：2691204