本文關鍵詞：混合Pair Copula-核估計模型的基金組合密度函數擬合，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,Pair Copula函數被廣泛應用于金融領域,用來分析高維資產組合間的非線性關系.本文構建了混合Pair Copula-核估計模型,用其擬合了基金組合收益率序列的聯(lián)合概率密度函數.模型采用核密度估計方法估計邊際分布,較GARCH模型而言不需要假設殘差序列的分布,能夠反應更多時間序列的波動特征.實證中,我們以國泰小盤的重倉持股前五名的股票的收益率序列為研究對象,分別用核密度估計和GARCH模型來估計其邊際分布,并對結果做了比較,驗證了核密度估計模型優(yōu)于GARCH模型.另外,在Copula函數的基礎上,借“藤”結構分解得到了Pair Copula函數,給出了五維Pair Copula函數的分解過程以及嚴格證明.模型在選擇Pair Copula函數的中心元素時,選擇與其它序列相關性均較強的股票收益率序列作為中心元素.模型構造了混合Pair Copula函數,在每一層分解選擇二元Copula函數時,選擇不同的Copula函數,從數據本身出發(fā),用最合適的二元Copula函數來擬合.在邊際分布序列的基礎上,用混合Pair Copula函數和非混合Pair Cop-ula函數分別估計基金資產組合的聯(lián)合概率密度分布函數,將其結果進行比較,得出混合Pair Copula函數優(yōu)于非混合Pair Copula函數估計.
【關鍵詞】：核密度估計 GARCH Copula Pair Copula 條件分布 標準藤
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F830.9;F224
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 選題的背景和意義8-9
• 1.1.1 選題的背景8
• 1.1.2 選題的意義8-9
• 1.2 Pair Copula函數的發(fā)展9-10
• 1.2.1 Copula函數在金融市場的研究9-10
• 1.2.2 Pair Copula函數在金融市場的研究10
• 1.3 本文內容10-11
• 1.4 本文結構11-12
• 第二章 邊際分布估計介紹12-17
• 2.1 核密度估計的理論介紹12-14
• 2.2 GARCH模型估計的理論介紹14-17
• 2.2.1 GARCH模型14-15
• 2.2.2 TGARCH模型15-17
• 第三章 Copula函數17-26
• 3.1 Copula函數的定義及性質17-19
• 3.1.1 二維Copula函數的定義17
• 3.1.2 二元分布的Sklar定理17
• 3.1.3 二元Copula函數的性質17-18
• 3.1.4 多元Copula函數的定義18
• 3.1.5 多元分布的Sklar定理18-19
• 3.1.6 多元Copula函數的性質19
• 3.2 常用的Copula函數及特點19-22
• 3.2.1 正態(tài)Copula函數19-20
• 3.2.2 t-Copula函數20-21
• 3.2.3 阿基米德Copula函數21-22
• 3.3 相關性分析以及Copula參數估計22-26
• 3.3.1 相關性分析方法22-24
• 3.3.2 參數估計方法24-26
• 第四章 Pair Copula函數26-32
• 4.1 n維Pair Copula函數的理論介紹26-28
• 4.2 五維Pair Copula函數的理論證明28-32
• 第五章 混合Pair Copula-核估計分析32-34
• 5.1 邊際分布的建模分析32
• 5.2 混合Pair Copula模型估計分析32-34
• 第六章 實例分析34-43
• 6.1 數據分析及邊際分布估計34-40
• 6.2 Pair Copula函數的聯(lián)合密度分布參數估計40-43
• 第七章 結論與展望43-44
• 7.1 結論43
• 7.2 展望43-44
• 參考文獻44-47
• 致謝47

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前2條

1 劉昆侖;;基于pair copula函數的資產組合風險分析[J];遼寧大學學報(自然科學版);2014年04期

2 郝禮祥;程希駿;;基于Copula-VaR方法對上證和深證的研究[J];中國科學院研究生院學報;2008年05期

  本文關鍵詞：混合Pair Copula-核估計模型的基金組合密度函數擬合，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：413798