【摘要】：當今世界經(jīng)濟發(fā)展迅速,金融市場間的相互依賴程度逐漸增強,相依結構也更加復雜,定量探究金融市場間的復雜相依性以分析金融風險傳染機制,有利于風險管理以減少風險傳染帶來的極端損失。通過統(tǒng)計模型量化風險傳染,對風險相依性進行定量分析具有較好的理論價值和應用前景。隨機波動模型(SV)能夠準確的刻畫金融時間序列的尖峰厚尾分布特性與波動集聚特性,而Copula模型通過構建多個不同分布的聯(lián)合分布,能夠更好得描述金融市場間的非線性、非對稱性以及尾部依賴的相關特性,經(jīng)與Vine結合形成的Vine-Copula模型為探究多元變量非線性相依性提供了基礎。本文以六大原油市場的風險傳染為背景,將隨機波動模型(SV)與Vine-Copula模型、變點檢測方法結合,建立了能夠準確全面探究金融風險傳染的變結構SV-Vine-Copula模型。首先采用SV-MT模型建立邊緣分布以剔除典型波動后,利用模型殘差序列建立并比較了混合C-vine-Copula,混合D-vine-Copula,混合R-vine-Copula,全t-R-Vine-Copula,全Gauss-R-Vine-Copula模型,然后選取其中擬合效果最優(yōu)的混合R-Vine-Copula模型,利用似然比統(tǒng)計量變點檢測方法對相依性變結構點進行檢測,通過比較變點時刻發(fā)生的前后相關系數(shù)的變化,結合格蘭杰因果檢驗,分析變點產(chǎn)生的經(jīng)濟原因,討論市場間風險傳染效應,以構建的變結構SV-Vine-Copula模型量化了六大原油市場間的風險傳染性與尾部溢出效應。經(jīng)過模擬研究與實證分析,結果發(fā)現(xiàn)了SV-MT模型能夠精確的擬合邊緣分布,混合R-Vine-Copula相比其他Vine-Copula結構對相依性建模有更好的擬合效果,似然比這一方法能夠有效的檢測Vine-Copula模型結構變點,所建立的變結構SV-Vine-Copula模型能夠很好的量化六大原油市場間的風險傳染性與尾部溢出效應。通過這一統(tǒng)計模型對六大原油市場風險傳染的研究,發(fā)現(xiàn)國際大事件的沖擊確實會造成原油市場間的風險傳染,其中WTI與Brent在風險傳染中占據(jù)了主導地位,而其他四個市場則處于被動的地位。本文最后為我國國內(nèi)原油市場的風險管理提出了政策性建議,對非線性相依性以及風險傳染研究在未來可能的研究方向提出了展望。 【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F224;F426.22

【圖文】：

;六大原油市場的價格與收益率時序圖

圖２．２六大原油市場市場收益率的ＱＱ圖逡逑從圖中可以看到，六個金融市場收益率的ＱＱ圖兩端均沒有落在直線上，尾部逡逑都表現(xiàn)出了肥尾，因此在金融研究?

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相關博士學位論文 前2條

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本文編號：2712171