关于参数型copula函数的拟合检验

在金融和保险中,copula函数是一种构造多元相关分布函数的有力工具．然而,怎样选择一个适当的copula函数用于拟合数据,并没有找到统一的方法．因此,基于copula函数的经验分布,我们提出了一种用于检验具有某种特定参数结构的copula函数拟合数据优良性的方法,并得到了此检验的渐近性质．由于该检验统计量的极限分布依赖未知参数,我们采用非参数蒙特卡罗方法确定临界值．我们做了一个简单的模拟来验证本文提出的检验方法的功效．     

基于Copula的金融市场相关分析

本文采用连接函数(copula)方法研究上证和深证市场的相关性。对上证指数和深证成指收益率的边缘分布分别用正则逆Gamma分布(Normal inverse gamma mixture)、偏T分布(Skew Student-t,SST)进行拟合,然后在此基础上采用copula函数方法建立两者的联合分布。其中的copula函数分别用Gumbel-Hougaard copula、Frank copula和Clayton copula,相依参数应用推断函数法(method of inference functions,IFM方法)估计。结果表明沪深两证券市场具有相关性。     

C~(A,B)copula在CreditMetrics中的应用

利用copula方法初步探讨了CreditMetrics中相关性假定对计算Value-atrisk结果的影响.将相关文献提出的C~(A,B) copula应用到CreditMetrics中来替代传统的正态copula函数.在理论上探讨了C~(A,B) copula的系数的确定方法,并针对二元情形进行了数值分析.     

非参数核密度估计与Copula

本文提出非参数核密度估计-ML方法来估计Copula函数中的未知参数;再由统计检验推断得到能较好描述金融资产之间非线性相关结构的Copula。实证分析表明:可以利用Clayton Copula、Gumbel Copula来描述A股市场上证指数与深证成指之间的非线性相关结构.     

基于Copula函数的应力-强度模型可靠度的非参数估计

本文研究了相关的应力变量和强度变量在右删失的情形下,应力-强度模型可靠度的非参数估计.其中变量之间的相关关系采用常见的Farlie-Gurnbel-Morgenstern copula函数和Clayton copula函数来度量.采用经验过程的理论,本文建立了所提出估计量的相合性及渐近正态性.数值模拟的结果表明所提出的方法在有限样本下表现良好.本文所提出的方法在实际中有广泛的应用前景.     

时长不等数据的vine-copula建模及多资产组合VaR分析

传统的copula模型在对二维以上相依结构建模时存在参数过少的缺陷,vine copula理论基本弥补了这一缺陷.介绍了vine copula理论以及其相对于传统多元模型的优势,尤其提出了vine copula对于时长不一致的数据进行建模具有数据利用率较高的特性,给出了这类数据vine copula的建模步骤以及基于极大似然估计的统计推断.最后对国内A股市场的五种金融股票的联合分布进行建模,并利用蒙特卡罗方法对资产组合的VaR进行了模拟.     

基于广义自回归得分模型的时变D-vine的应用

广义自回归得分模型以条件密度函数得分作为主要驱动,为我们提供了计算一个时变参数的框架。把传统的D藤结构拓展到时变D藤,并将其与广义自回归得分模型相结合来估计时变参数。对美元、欧元、日元、港元和英镑兑人民币的外汇汇率序列拟合边际分布,提取标准化残差序列并建立时变D藤模型,即对pair-copula分解式选择最优的时变copula族,最后通过仿真技术得到标准误差的箱线图。研究表明,该模型有效地刻画了变量间的相依关系,为描述金融资产收益率的波动率过程提供了一种新思路。     

担保债权凭证定价——Copula函数的非参数估计与应用

CDO是最近十年来规模增长最快的信用衍生产品之一.2005年国家开发银行和建设银行两只资产支持证券的发行开启了我国CDO市场的先河,因此,深入分析CDO的合理定价不仅是当前金融研究中一个备受关注的问题也是促进CDO市场在我国健康发展的要求.对CDO定价要求模型化违约相关关系,普遍使用的方法是指定一个Copula函数来描述这种相关关系,然后使用市场数据来估计其中的参数.这种参数分析法方法不可避免的会导致巨大的模型风险.使用非参数方法可以从市场数据中推导出一个合理的Copula函数,然后利用Monte Carlo方法计算CDO分券的合理价差.这不仅可以避免因市场数据存在“厚尾”现象而错误估计Pearson相关系数带来的定价误差,还可以利用估计出来的Copula函数很方便地计算Kendall＇sτ、Spearman＇sρ等依赖性测度的值.     

有散粒噪声的机制转换的马尔科夫copula模型下的有担保安排的CDS的风险分析

信用估值调整是针对交易对手方可能出现的违约责任而对金融产品价格作出调整的计算,是度量交易对手违约风险的重要方式.在信用估值调整的计算中,违约相关风险模型的建立非常关键.我们在马尔科夫copula模型中引入共同的经济状态变量以及散粒噪声过程,建立了带有散粒噪声的机制转换的马尔科夫copula模型,该模型不仅可以刻画经济环境对违约的影响,而且可以反映在同一种经济环境中信用个体的违约变化.我们研究了此模型的鞅性质,在此模型下,我们进一步研究了有抵押担保的信用违约互换的CVA的刻画,并做了数值计算,分析了模型参数对CVA的影响.     

伽玛混合分布中的齐一性检验（英文）

伽玛分布族被广泛应用于可靠性理论研究,生存数据和财务数据分析.文章研究使用EM方法来检验伽马混合模型的齐一性.我们专注于双参数伽玛分布,这是一个具有自由度和尺度参数的分布族.文章把伽玛混合模型中的尺度参数限制为一个结构参数.由于有限混合模型不满足正则性条件,经典似然比检验的极限分布不是通常的卡方.近年来发展的修正似然比检验及EM方法皆可用来检验伽马混合模型的齐一性.然而,当应用于伽马混合模型时,这些检验的适用性必须重新验证.文章得到了EM检验的极限分布并利用模拟计算提供了其犯一类错误的概率的信息,以及它在多个设置下的功效.还提供了一个数据的例子来说明如何使用这种方法.     

基于门限混合Copula的股市和债市波动变相关结构

股市和债市的波动相关结构是研究金融市场信息流动、风险传递的重要内容.利用拓展的Copula模型——门限混合Copula模型,并结合EM算法等实证检验了我国股市和债市的关联特征.结果表明:两市波动关联性的不同分歧很大程度是注重对样本区间内整体关联性的检验,忽视了不同阶段与市场波动的特定关系;同时新的Copula模型捕捉到...     

Market risk forecasting for high dimensional portfolios via factor copulas with GAS dynamics

In this paper we propose forecasting market risk measures, such as Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES), for large dimensional portfolios via copula modeling. For that we compare several high dimensional copula models, from naive ones to complex factor copulas, which are able to simultaneously tackle the curse of dimensionality and introduce a high level of complexity into the model. We explore both static and dynamic copula fitting. In the dynamic case we allow different levels of flexibility for the dependence parameters which are driven by a GAS (Generalized Autoregressive Scores) model, in the spirit of Oh and Patton (2015). Our empirical results, for assets negotiated at Brazilian BOVESPA stock market from January, 2008 to December, 2014, suggest that, compared to the other copula models, the GAS dynamic factor copula approach has a superior performance in terms of AIC (Akaike Information Criterion) and a non-inferior performance with respect to VaR and ES forecasting.     

沪深股市相关结构之谜:基于贝叶斯Copula的研究

目前沪深股市相关结构的Copula模型选择差异很大,并没有形成统一的认识。在指出现有Copula检验要受到模型参数估计影响后,引入了贝叶斯估计方法将模型参数估计与拟合优度检验有效的分开。接着,沪深股市相关性的贝叶斯实证结果发现两市相关结构Copula模型具有时变特征,势必导致当前研究结果的不一致;同时也反映了Copula对样本区间选择有很强的依赖性。     

中国股市和债市波动溢出效应的MV-GARCH分析

股市和债市的波动溢出效应是研究金融市场信息流动、风险传递的重要内容。在估计了股市和债市候选MV-GARCH模型参数基础上,通过AIC准则等拟合优度方法选择了t分布型BEKK为最优模型,因为它更好的捕捉到了金融时序尖峰、厚尾的特征.结果显示,中国股市和债市波动溢出具有明显时变特征,波动影响不对称,股市对债市影响大于债市对股市影响。动态相关系数偏弱说明两个市场在资源配置能力、信息流动等方面存在显著的缺陷.     

交易者异质性与期货市场动态关系的仿真研究

本文构建了一个基于异质性交易者的投机性期货市场仿真模型,从交易者微观行为的角度分析市场价格的动态特征。市场中有限理性的交易者具有异质性信念和不同的学习能力。个体预期不断调整,市场根据密封拍卖机制出清,期货价格随之变化。仿真结果表明,价格的波动与市场中大投机交易者的活动密切相关。仿真能够再现期货价格波动高峰厚尾。长记忆等特征。噪声交易者在市场中的生存,取决于外部信息流对市场的影响过程以及其他交易者的行为.本文是采用计算金融学仿真方法研究衍生产品市场的一种尝试,也为此领域的研究者在模型的实现上提供了另外一种容易实现的途径。     

基于截断tau的copula模型选择及应用

本文引进了截断tau,计论了它与生存阿基米德Copula之间的关系,并在此基础上提出一种新的选择Copula模型的方法,实例分析表明,这种构建Copula模型的方法较好反映了数据内在的信息,客观描述金融变量的相关性,便于尾部相关性分析,为金融市场相关性分析提供了一种新途径.     

时变Copula下我国寿险公司投资市场风险经济资本测度

随着保险资金投资渠道的放宽,保险公司对于自身资金运用方面的管理显得日益重要,基于此,选取了国债和政府机构债券、企业债、证券投资基金以及股票这四种资产作为研究对象,将收益率低于同期银行存款利率的情形视为损失,结合样本数据进行了经济资本的测度分析.通过对比以往学者的研究,选定了用GARCH-偏正态分布进行收益率的拟合,并运用时变Copula函数进行风险相关性的测量,计算出了不同置信度下,寿险公司投资市场风险的经济资本.结果显示,时变Copula比常数Copula在风险相关性度量方面表现更好.     

Pricing kthrealization derivatives and collateralized debt obligation with multivariate Fréchet copula

Copula method has been widely applied to model the correlation among underlying assets in financial market. In this paper, we propose to use the multivariate Fréchet copula family presented in J. P. Yang et al. [Insurance Math. Econom., 2009, 45: 139–147] to price multivariate financial instruments whose payoffs depend on the k^th realization of the underlying assets and collateralized debt obligation (CDO). The advantage of the multivariate Fréchet copula is discussed. Empirical study shows that such copula family gives a better fitting to CDO’s market price than Gaussian copula for some derivatives.     

Pricing <Emphasis Type="Italic">k</Emphasis><Superscript>th</Superscript> realization derivatives and collateralized debt obligation with multivariate Fréchet copula

Copula method has been widely applied to model the correlation among underlying assets in financial market. In this paper, we propose to use the multivariate Fréchet copula family presented in J. P. Yang et al. [Insurance Math. Econom., 2009, 45: 139–147] to price multivariate financial instruments whose payoffs depend on the k ^th realization of the underlying assets and collateralized debt obligation (CDO). The advantage of the multivariate Fréchet copula is discussed. Empirical study shows that such copula family gives a better fitting to CDO’s market price than Gaussian copula for some derivatives.     

Market Viability and Martingale Measures under Partial Information

We consider a financial market model with a single risky asset whose price process evolves according to a general jump-diffusion with locally bounded coefficients and where market participants have only access to a partial information flow. For any utility function, we prove that the partial information financial market is locally viable, in the sense that the optimal portfolio problem has a solution up to a stopping time, if and only if the (normalised) marginal utility of the terminal wealth generates a partial information equivalent martingale measure (PIEMM). This equivalence result is proved in a constructive way by relying on maximum principles for stochastic control problems under partial information. We then characterize a global notion of market viability in terms of partial information local martingale deflators (PILMDs). We illustrate our results by means of a simple example.