經(jīng)濟(jì)全球化使得全球范圍內(nèi)不同國(guó)家金融市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)性不斷增強(qiáng),風(fēng)險(xiǎn)的傳遞速度也越來(lái)越快,并且大多呈現(xiàn)出非正態(tài)、非對(duì)稱和非線性相關(guān)性。Copula函數(shù)可以比較準(zhǔn)確地捕捉變量之間的非線性關(guān)系和尾部關(guān)系,因此,在研究不同金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)時(shí),Copula函數(shù)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。有色金屬期貨是全球商品期貨中發(fā)展較早、成熟較快的期貨品種,主要集中在倫敦金屬交易所、紐約商業(yè)交易所和東京工業(yè)品交易所進(jìn)行交易,而倫敦金屬交易所的有色金屬期貨合約價(jià)格更是被世界公認(rèn)為是定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。與此同時(shí),我國(guó)有色金屬期貨品種交易也比較活躍,在國(guó)內(nèi)期貨市場(chǎng)中占有重要地位。近年來(lái),隨著我國(guó)金融市場(chǎng)開(kāi)放程度的不斷加深,我國(guó)有色金屬期貨市場(chǎng)與國(guó)外有色金屬期貨市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系也越來(lái)越強(qiáng)。因此,研究國(guó)內(nèi)外有色金屬期貨市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),顯得尤為重要。本文以上海期貨交易所的上期有色金屬指數(shù)IMCI、滬銅、滬鋁、滬鋅、滬鉛和倫敦金屬交易所的LME基本金屬指數(shù)、LME銅、LME鋁、LME鋅、LME鉛為研究對(duì)象,分析國(guó)內(nèi)外有色金屬期貨市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出方向和大小。本文的研究特色在于:跨越不同國(guó)家的期貨市場(chǎng),深入分析國(guó)內(nèi)有色金屬期貨市場(chǎng)...

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 關(guān)于Granger因果檢驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究
        1.2.2 關(guān)于GARCH模型的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究
        1.2.3 關(guān)于Copula模型的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究
        1.2.4 研究述評(píng)
    1.3 研究?jī)?nèi)容與研究方法
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 創(chuàng)新之處與不足之處
        1.4.1 創(chuàng)新之處
        1.4.2 不足之處
    1.5 技術(shù)路線
2 Copula函數(shù)的相關(guān)理論
    2.1 Copula函數(shù)的定義與性質(zhì)
        2.1.1 Copula函數(shù)的定義
        2.1.2 Copula函數(shù)的性質(zhì)
    2.2 常用二元Copula函數(shù)
        2.2.1 二元正態(tài)Copula函數(shù)
        2.2.2 二元t-Copula函數(shù)
        2.2.3 Gumbel Copula函數(shù)
        2.2.4 Clayton Copula函數(shù)
        2.2.5 Frank Copula函數(shù)
    2.3 本章小結(jié)
3 模型與方法介紹
    3.1 正態(tài)性檢驗(yàn)
        3.1.1 Jarque-Bera檢驗(yàn)
        3.1.2 Kolmogorov-Smimov檢驗(yàn)
        3.1.3 Lilliefors檢驗(yàn)
    3.2 相關(guān)性檢驗(yàn)
        3.2.1 Pearson線性相關(guān)系數(shù)
        3.2.2 Kendall秩相關(guān)系數(shù)
        3.2.3 Spearman秩相關(guān)系數(shù)
    3.3 Copula模型估計(jì)
        3.3.1 經(jīng)驗(yàn)密度函數(shù)
        3.3.2 核密度估計(jì)
    3.4 CoVaR模型
        3.4.1 CoVaR模型的定義
        3.4.2 Copula-CoVaR模型推導(dǎo)
    3.5 本章小結(jié)
4 國(guó)內(nèi)外有色金屬期貨市場(chǎng)實(shí)證分析
    4.1 國(guó)內(nèi)有色金屬期貨市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析
        4.1.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)處理
        4.1.2 描述性統(tǒng)計(jì)
        4.1.3 正態(tài)性檢驗(yàn)
        4.1.4 確定邊緣分布
        4.1.5 選擇最優(yōu)Copula函數(shù)
        4.1.6 計(jì)算條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR
        4.1.7 實(shí)證結(jié)果分析
    4.2 國(guó)內(nèi)外有色金屬期貨市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析
        4.2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)處理
        4.2.2 描述性統(tǒng)計(jì)
        4.2.3 正態(tài)性檢驗(yàn)
        4.2.4 確定邊緣分布
        4.2.5 選擇最優(yōu)Copula函數(shù)
        4.2.6 計(jì)算條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR
        4.2.7 實(shí)證結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
5 結(jié)論與對(duì)策建議
    5.1 結(jié)論
    5.2 對(duì)策建議
    5.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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本文編號(hào)：3829221