隨著金融市場的發(fā)展,單一市場分析已經不能滿足金融研究的需求,全面、準確地刻畫證券市場間的相依結構成為金融風險管理的關鍵。傳統(tǒng)的線性相關系數只能度量線性相關程度,而金融時間序列往往具有厚尾分布,其方差并不總是存在的,因此不能用線性相關系數來反映它們的相關性;Granger因果檢驗通常只能給出定性的結論,無法進行定量描述。Copula函數作為一種更靈活、穩(wěn)健的非線性相關性研究工具在金融建模中得到廣泛應用。本文基于Copula函數構建Copula-GARCH（1,1）-t模型,分析滬、深兩證券市場間的相關程度及尾部相關結構。論文的主要研究工作包括以下方面:一、對Copula函數在金融領域的研究成果進行綜述。首先對相關性的概念進行界定,然后對Copula函數應用于金融領域相關性分析的國內外研究情況給予詳盡的闡述。二、給出不同Copula函數的定義、分類、各函數族的特性以及不同Copula的分布函數和密度函數;系統(tǒng)介紹各種相關指標,并給出Copula函數的相關性測度指標的定義。三、給出基于Copula函數的金融模型構建思路,并對主要的金融時間序列邊緣分布模型（自回歸條件異方差類模型和隨機波動類模... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

上證180指數收益率的直方圖和統(tǒng)計量

基于 Copula 函數的證券市場相關性分析分布。圖 5.2 表明了深圳成指收益率序列分布具有偏斜、高峰、厚尾等特圖 5.1 上證 180 指數收益率的直方圖和統(tǒng)計量

上證180指數收益率的分布圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3480370