基于时变扭曲混合Copula模型的股票市场间风险传染分析——以中美贸易争端为背景

在扭曲混合Copula和时变Copula理论基础上构建了时变扭曲混合Copula模型,并利用该模型对中国内地、美国、中国香港三地股票市场之间尾部风险传染效应在中美贸易争端前后是否发生显著变化进行了分析.实证研究结果表明:在中美贸易争端发生后三地之间的下尾相关系数都出现了增大的趋势,特别是中国内地与香港的下尾相关性在该事件之后急剧增强,说明中美贸易争端加大了两国三地股票市场之间发生风险传染的可能性;时变扭曲混合Copula模型相比于其他混合Copula模型具有更好的数据拟合效果.     

基于Copula和极值理论的在险价值度量

针对传统孤立使用GJR模型、极值理论、Copula理论进行风险分析的不足,把GJR模型、极值理论和Copula理论有机的结合起来,给出了基于Copula和极值理论的投资组合VaR的测度方法.首先利用GJR模型刻画单个资产收益率中的自相关和异方差现象,获得近似独立同分布的新息序列,再分别应用高斯核估计的方法、极值理论拟合新息序列的分布函数的内部和两尾,利用Copula函数有效捕抓了市场之间的波动溢出效应,最后使用Monte Carlo模拟法,计算出投资组合的VaR值.实证结果表明,基于Copula和极值理论的VaR度量方法比历史模拟法更有效.     

沪深300指数与沪深股市尾部相关性分析

根据沪深股市非线性的特征,利用Kendall秩相关系数与Copula函数之间的关系,对Copula函数的参数进行估计.选择Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula来度量上证综指、深证综指和沪深300指数之间的尾部相关性.实证结果分析,Clayton Copula函数能较好的度量出三个指数之间具有较强的下尾相关性,且进行量化后的相关性能够较好刻画股票市场的变化.     

几种Copula函数在沪深股市相关性建模中的应用

研究了Copula函数对沪深股市的相关性建模问题.许多学者用Gaussian Copula建模,但是它无法捕捉到尾部变化,尾部相关系数不存在.用t-Copula度量中国股市的相关性,捕捉到了尾部变化,并计算出了尾部相关系数,克服了Gaussian Copula对相关性建模的不足,并通过AIC准则比较得到t-Copula优于Gaussian Copula.最后对3种Archimedean Copula进行比较,通过比较它们与经验分布函数的距离,说明Gumble Copula更加适用于中国的金融市场.     

基于时变SJC-Copula对商品期货市场间风险传染的探究

分别选取WIND商品指数和CRB指数作为衡量我国商品期货市场及国际商品期货市场综合价格的指标,利用时变SJC-Copula模型构建两者之间的动态相依结构,通过动态的尾部相关系数来探究我国商品期货市场与国际市场间的尾部相关性.实证结果表明,我国商品期货市场与国际市场间的上尾相关性要强于下尾相关性,即当商品期货价格上涨时,两个市场间更易发生风险传染.     

基于Copula函数和非参数估计的尾部相关性

给出基于Copula函数的尾部相关性的定义和性质,采用非参数方法估计尾部相关系数.结合数据得出上证指数和深圳指数的尾部相关系数和对应图形比较,可知两种股票的上尾比下尾相关性强.此相关系数反映了上证指数与深圳指数在极端值处同时小于或同时大于某个数值的概率大小.     

c-D-Copula模型构建及其在金融风险传染中的应用

金融危机的频繁发生,使得国际金融传染的研究成为了一个重要的课题.文章在动态Copula模型的基础上,对其参数的动态演变方程进行推广,借鉴c-DCC模型的思想假定其截距项存在结构突变,构建了c-D-Copula模型.为了避免人为选择结构性变化时间,对c-D-Copula模型进行变点检测,由数据驱动自动选择断点.为了进行比较分析,同时给出了动态演变方程的参数全部变化的变结构全模型,并给出了相应的假设检验方法.文章选择美国标准普尔500指数和全球主要5个国家(地区)的股票指数的对数收益率进行实证研究,通过检验得出大多数情况下用c-D-Copula模型比变结构全模型更合适对数据进行描述.通过这5个国家或地区与美国之间联动性的动态变化,对美国次贷危机金融传染的存在性和变化过程进行了研究,变点时刻和下尾部相依系数的实证结果表明所分析的国家和地区都受到了美国次贷危机的传染.     

基于局部相关系数的美国次贷危机传染分析

全球经济金融一体化的不断深入使得全球性的金融危机频频爆发。因此,金融危机传染的分析与检验便变得十分重要。本文首先运用非参数回归模型,通过局部多项式方法对股指收益率之间的局部相关系数进行估计,并在不同的置信水平下对局部相关系数的变化进行假设检验,通过定量地判断局部相关系数是否突然增大来检验危机传染的存在性,同时简单地刻画了危机传染的程度,并且指出了危机传染的具体时间段。最后应用上述方法对美国次债危机在各个国家或地区之间的传染效应进行了实证检验,证实了本文给出的检验方法的可行性,并得到了一些有意义的结论。     

Copula函数在水文计算中的适用性分析

论述和探讨了Copula函数在水文计算中的应用及适用性,重点分析了常用的Archimedean CopuIa函数在描述水文变量尾部相关性方面的差异,以及相关系数的不确定性对各Copula函数分析结果的影响,讨论了Copula函数在相关性分析中出现的其他问题及注意事项.     

基于FIDC模型变点检测的美国次贷危机传染分析

现有文献主要讨论单个市场收益的长记忆性质或者市场间收益的相依性,但都没有将上述两个问题联系起来进行研究.与以往研究不同,文章将研究多个国家的股票市场收益与美国股票市场收益之间尾部相依性的长记忆问题.这不仅能检验市场的有效性,还有助于刻画国际市场间的相依结构,观察危机传染的特征并做出预警.为了刻画市场间尾部相依长记忆性的动态变化结构,文章对现有模型加以改进,提出了长记忆性的变点检测方法.从变点的角度实证分析了中国、日本、德国和法国股市与美国股市之间尾部相依的长记忆性,进而研究了次贷危机的传染现象.实证结果表明,文章提出的模型在分析金融传染方面是有效的,在不同的股市之间的实证结果具有相似性.第一变点和第二变点的时刻分别与次贷危机的结束和开始时间相对应,基于两个变点将数据分为三段对估计结果进行分析发现,下尾相依系数在危机传染期间明显变大,而且相依性的长记忆性也明显增强,说明次贷危机对所分析的国家具有传染效应.     

基于三维Copula函数的金融指数相关性分析

给出了三维Copula函数模型中未知参数的估计方法及最优三维Copula函数的选择方法,此构造方法对研究多变量之间的相依性提供了新途径.通过对上证指数、深圳成指及创业板指的历史数据进行实证分析,选出了最优三维Copula函数以描述三者之间的相关性,并分析三者之间的尾部相关性.     

基于时变相关的金融风险传染效应的非参数方法研究

传染效应是监察、控制金融风险跨市场和地区传导的重要内容.在考虑金融市场波动相关系数的时变特征和非正态特征基础上,提出了一种基于DCC模型的动态相关系数传染效应的非参数检验方法.同时,利用方法实证检验了美国次贷危机对中国大陆、中国香港和英国股市的风险传染特征.结果表明,动态相关系数确实不服从正态分析,故结合Wilcoxon符号秩检验验证了美国股市对其余三个市场传染效应的存在性.     

基于Copula函数的我国股指期货风险及套期保值实证研究

运用SJC-Copula-GJR模型,计算了持有沪深300股指期货多头和空头两种组合的VaR值和最优投资比例,模型的特点是能够准确地描述尾部相关关系,且其对尾部相关性的描述是非对称的,所得结论为投资者进行风险管理提供了可靠的依据.同时,通过构造加权的非线性相关系数来计算沪深300股指期货最优套期保值比率,解决了分布非正态、期货与现货非线性的问题,准确地度量了股指期货收益率序列的动态相依关系,实证研究表明基于Copula函数的套期保值有效性明显地优于传统模型.     

Copula函数在金融市场中的应用

本文旨在通过构造Copula模型,研究股市大盘和房地产(万科)股票之间的相关性与极值情况下的尾部相关性.在边缘分布的求取上,选用非参数核密度法分别估算出股市大盘和房地产股票的边缘分布函数值;在Copula函数的选择上,为选出最优Copula模型,选用多种方法结合包括二元分布直方图法、Q-Q图法、平方欧氏距离法;在Copula函数的参数估计上,采用惯用的极大似然估计法(MLE).其中,Q-Q图法首次应用在检验无分布函数的数据上.分析结果展现出二元t-Copula模型相对其他Copula模型可以更佳地拟合出这两支股票的联合分布;大盘股票与万科股票趋于较强的正向相关性;而极值情况下的尾部相关性相比一般时刻的正向相关性有所降低.     

房地产产业链相依结构演化及其危机传染效应研究

以钢铁、有色金属、家用电器、房地产、建筑材料、建筑装饰、银行、非银金融和机械设备九大申万一级行业指数所代表的房地产产业链为研究对象,通过采用R-Vine Copula方法来刻画房地产产业链上行业间相依结构及其在2008年金融危机冲击下的结构演化特征.研究结果表明:房地产产业链上各行业间普遍存在对称、厚尾的相依结构,行业间相依性水平较高;机械设备业在整个房地产产业链上起到了枢纽中心的连接作用;金融危机的发生增强了房地产产业链的总体相依性水平,危机传染效应显著;与CVine Copula和D-Vine Copula方法相比,R-Vine Copula更适合来刻画我国房地产产业链的相依结构特征.     

Copula的局部变结构点诊断的实证研究

基于Copula函数对相关性研究的特有优势,构建了二元正态Copula模型,提出了在时变相关系数的基础上对局部变结构点的诊断方法.以上证煤炭指数及有色金属指数作为实证样本,研究了煤炭指数和有色金属的相关性发生显著变化的时刻,并分析其变化原因.本文的研究结果能更敏锐地捕捉金融市场的动向和指导风险投资.     

基于Copula-SV-t模型的沪深300期现相关性分析

结合SV-t模型和Copula模型,建立两变量金融时间序列的Copula-SV-t模型,并以刚刚上市交易的我国沪深300期货市场和其现货指数为例利用建立的模型进行相关程度和相关模式的分析,根据采用不同的Archimedean Copula函数,通过平方欧式距离评价Copula函数的拟合度.结果表明,股指期现市场之间存在条件正相关关系,且存在非对称的尾部相关关系,上尾部的相关性要强于下尾部的相关性,即期货市场的助涨效应要强于助跌效应.     

包含股指期货的投资组合之风险研究——Copula方法在金融风险管理中的应用

本文运用Copula方法研究了含股指期货的投资组合的风险度量问题.由于股指期货和股票现货之间存在很大的相关性,因此在度量组合的风险时,各资产间的相关结构起到了关键作用,但这一相关结构很难用线性的相关系数去刻画,本文采用Copula模型来描述相关结构。而后,我们构建了基于Copula理论的风险度量指标PVaR,并验证了不同Copula模型的拟合效果.我们利用沪深300指数的数据来研究股指期货和现货的相关结构,并使用了多种Copula函数结合不同的边际分布假设进行了模拟,说明了Copula方法在风险度量尤其是包含了股指期货的投资组合的风险度量上具有较高的精确性.     

股票收益率尾部相关性的Copula度量及模拟

股票收益率尾部相关性是研究金融市场关联性的重要内容.由于传统的τ、ρ等相关系数是对随机变量的全局度量,不适合用于收益率分布尾部这种局部特征的相关性度量.因此,在引入左尾(右尾)相关系数的基础上,讨论了它们的Copula度量及其相关性质.最后,通过计算机模拟分析了沪、深股指收益率尾部相关性的变化趋势,有效避免了Copula模型的设定困难,并得到了尾部相关性增强、相关不对称等结论.     

房地产板块与金融板块指数相关性研究——基于Copula-Kermel模型的分析

近年来,房地产市场与金融市场的关联关系越来越紧密.选取2001年7月3日至2011年9月30日房地产板块与金融板块指数日收益率数据,利用非参数核密度估计单指数收益率的边缘分布,采用Copula方法定量刻画两者的相关结构及尾部相关性.实证结果表明:T-Student-Copula是描述房地产和金融板块指数日收益率的最佳Copula函数形式,且两者具有较强的上尾和下尾相关关系,因此投资者不能通过投资这两类股票降低投资组合风险.另外,政府在制定宏观经济政策时,一方面需注意在采取措施促进金融行业发展时,要防范房地产泡沫的加剧,另一方面还需注意在对房地产业进行调控时,要防止金融业的衰退.