基于时变Copula模型的 基金收益率相依关系的应用研究

基于时变Copula模型,获得预测方差,确定单个基金收益率序列的边缘分布.利用常见的静态Copula和时变Copula模型对基金收益率序列间两两相依关系进行建模并进行对比分析.应用研究表明,基于MCMC方法的时变Copula模型能更有效地度量基金收益率序列的风险.     

基于Copula熵的基金组合分析

针对基金的投资组合问题,提出了两阶段分析法:将原始成分股的波动分析与基金组合的分析分离,并以此提出了最大联合熵优化模型.通过Copula熵与联合熵之间的联系,建立了两者之间的转化关系,提出了基于Copula熵的研究方法.由于基金类的金融产品在我国属于新兴金融产品,且缺少其本身的历史数据作为投资参考,方法可以帮助投资者通过成分股信息分析基金组合,并构建适当的投资策略.     

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.     

股票市场组合的市场风险度量研究——基于相关性模型

利用Copula的特点,灵活选择边缘分布模型、Copula函数和时变参数演化方程,构建16个相关性模型.在此基础上,通过蒙特卡罗模拟,采用VaR和ES度量资产组合的市场风险,并通过回测检验比较不同模型的风险度量效果.以沪深300指数和恒生指数为样本构建投资组合进行实证研究,结果表明,边缘分布模型、Copula时变参数演化方程和Copula函数的选择会影响风险度量的精度.在构建的16个相关性模型中,边缘分布为MSM-EVT,时变参数演化方程为GAS模型,Copula函数为Rotated Gumbel Copula的MSM-EVT-R-GAS模型风险度量效果最好.     

基于半参数多元Copula-GARCH模型的开放式基金投资组合风险分析

利用Copula技术对我国开放式基金市场的投资组合进行了风险分析。为克服传统Copula模型对金融尾部数据刻画能力的不足,建立了半参数的多元Copula-GARCH模型,灵活地对各支基金的边缘分布进行拟合,刻画了开放式基金投资组合的相依结构。并利用基于Copula技术的蒙特卡洛模拟,对投资组合进行了VaR分析,结果证实了所建立模型的可行性和有效性。     

时变多元NBS Copula模型与美国股指期货市场可视化相依性分析

基于多元NBS(Normal Birnbaum-Saunders)分布构造了一种新的多元偏斜厚尾Copula,即多元NBS Copula,并进一步采用DCC(Dynamic Conditional Correlation)模型构造了时变NBS Copula模型。以美国道琼斯30指数期货、标准普尔500指数期货和纳斯达克100指数期货为例，可视化分析了收益率序列之间的各种相依特征，比较了DCC-NBS Copula模型与其他一些Copula模型在相依结构拟合上的效果差异。实证结果表明：美国三大股指期货之间的相依结构具有正相依性、厚尾相依性、非对称相依性和时变相依性，其中，NAGARCH模型可以较好地描述收益率序列的动态特征，椭圆Copula优于阿基米德Copula,非对称椭圆Copula优于对称椭圆Copula,厚尾椭圆Copula优于正态Copula,时变椭圆Copula优于静态椭圆Copula。综合来看，DCC-NBSCopula模型是所有模型中对相依结构的拟合效果最优的。     

开放式基金投资组合风险实证—基于copula的分析

利用多元阿基米德Copula捕捉多个金融资产间的相关结构,并利用非参数核密度估计描述单个金融资产的边缘分布,建立Copula-Kernel模型。利用该模型和VaR风险测度,结合Mente Carlo模拟技术,对我国股票型开放式基金-华夏成长基金的投资组合进行风险分析。     

基于Clayton Copula-GARCH模型投资组合VaR的度量

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.首先采用不同的GARCH模型对单个资产收益率建模,然后选择Clayton Copula函数来描述投资组合各资产之间的相关结构,建立联合分布模型,进而采用Monte Carlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的VaR.Kupiec检验表明,ClaytonCopula-GARCH模型在投资组合风险度量上具有较高的准确性.     

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.     

基于扭曲混合Copula和ARMA-GARCH-t模型的投资组合风险分析——以上证综指、中证综合债和上证基金为例

利用扭曲混合Copula和ARMA-GARCH-t模型,对包含2015年股灾和2016年熔断期间的上证综指、中证综合债和上证基金的投资组合风险相关性进行建模分析。研究表明:扭曲混合Copula模型较混合Copula模型能更好地拟合各资产日收益率间的相关结构,尤其是"厚尾"特性。并运用蒙特卡罗模拟法计算各资产的风险价值、预期损失和中位数损失并讨论其差异性,以期为关注风险管理的人们提供更多借鉴。     

基于藤结构 Copula 模型的中国股市风格资产相依结构研究

首先采用AR（1）-GJR（1,1）-SkT（73,A）模型来刻画中国股市风格资产（大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值）的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差,引入C—VineCop—ula和r）IVineCopula模型来描述这六种风格资产之间的相依结构,然后对基于CVineCopula和I）IVineCopula模型的拟合效果进行综合比较．研究结果表明：中国股市各风格资产之间的相依性存在结构性差异,最适合用I）IVineCopula模型来刻画各风格资产之间的相依结构．同类型的风格资产之间的相依程度比不同类型风格资产之间的相依程度要高;在同一类型的风格资产中,资产规模差距越大的风格资产之间的相依系数就越小．无条件的风格资产收益系列之间的相关性要显著大于有条件的风格资产收益系列之间的相关性;最后根据研究结论提出了降低风格资产组合风险的资产配置建议．     

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的供应链金融质物组合价格风险测度研究

本文选取白银、铝和铜三种供应链金融质物作为研究对象,在分析三种质物收益率统计特征的基础上,引入Copula模型刻画供应链金融业务中质物收益率的“尖峰厚尾”特征以及质物收益率之间的非线性相关结构;采用Monte Carlo模拟方法测度考虑到极端情况下的质物组合价格风险值CVaR;利用时间平方根法则测度长周期视角下质物组合的价格风险。将CVaR与VaR测度结果进行对比,比较分析短期价格风险与长期价格风险,将Copula模型与传统风险测度方法下计算出的风险值进行对比,以期选取最优测度供应链金融质物组合长期价格风险模型。研究结果表明:从单一质物价格波动特征来看,三种单一质物的收益率均存在非正态分布和“尖峰厚尾”特征,具有一般金融资产收益率分布的特点。从模型的有效性来看,第一,CVaR比VaR能够更好地、全面地测度供应链金融质物组合的价格风险;第二,基于Copula模型的风险测度结果比传统集成风险测度结果的准确性高;第三,平方欧式距离法结果表明在五种Copula模型中,t-Copula是最优刻画供应链金融质物组合收益率间的相依关系的模型。从长短期风险测度结果来看,随着风险期限的增加,质物组合的价格风险值随之增大,以往研究中用短期风险测度往往会低估商业银行所面临的价格风险,不利于商业银行资金信贷的优化配置。得到的结论对我国商业银行开展供应链金融业务防范价格风险提供了量化支持。     

基于Copula的开放式基金流动性风险研究

从基金管理者的角度出发,引入了一种开放式基金预留现金和债券比例管理模型,它可以使满足及时赎回需求概率很大且预留现金和债券最少.使用二元Archimedean Copula分析了预留现金和债券比例的计算公式,通过数值实例分析了预留比例公式的合理性,为基金管理人制定投资目标时随时控制预留现金的比例,提供一个参考的标准.     

基于Spearman的rho的Copula参数模型的选择

从Spearman的rho与Kendall的tau的关系入手,讨论了一类二元Copula参数模型的选择问题.由于这类二元Copula参数模型的Spearman的rho与Kendall的tau存在某种函数关系,模型选择问题转化为了曲线拟合检验问题.对于正态Copula、Frank-Copula,FGM-Copula、B11-Copula等这类Copula参数模型,说明了两种情况下进行模型选择的方法,并对中国股市的上证指数与深证综指作了实证分析,结果表明两者存在着较强的正相关性,相关性模型选取B11-Copula参数模型最合适.     

基于Copula的债务抵押债券定价

债务抵押债券在美国次债危机中扮演了非常重要的角色,对其正确定价引起学术界的普遍关注。本文利用KMV模型估算出各债务人的违约概率,并用三种Copula函数分别估算出债务人之间的违约相关系数,模拟出各债务人的违约时点,在此基础上对债务抵押债券各系列进行定价,研究结果发现Student-t Copula计算出的公平溢酬大致上高于Gaussion Copula和Clayton Copula,并且CDO 的存续期越长,挽回率越低,各系列投资者要求的公平溢酬就越高。     

Semi‐strong dynamic style analysis with time‐varying selectivity measurement: Applications to Brazilian exchange‐rate funds

This paper deals with restricted linear state space models for dynamic style analysis with time‐varying selectivity measurement. Implementation and interpretation of the models are pertinently discussed. Empirical contributions lie on the understanding of how managers of Brazilian US Dollar/Real exchange‐rate funds behaved along 2001 and 2002, a period of some political turbulence especially due to the 2002 Brazilian presidential election. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

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.     

天然气期货和现货价格间的相关性研究

基于天然气期货价格与现货价格序列间具有强非线性特征,本文将GARCH模型和Copula函数思想进行结合,同时考虑了天然气期货和现货价格间的时变相关结构,构建了时变Copula(GARCH-Normal、GARCH-GED和GARCH-t)模型,利用美国纽约商品交易所(NYMEX)Henry Hub交易中心天然气期货价格和现货价格数据进行实证研究。实证结果表明:GARCH-GED模型能够准确地拟合天然气期货与现货价格时间序列;时变SJC-Copula函数能够更好的描述天然气期货价格与现货价格间的相关性;天然气期货与现货价格间的相关性不是对称的,上尾的相关性小于下尾相的相关性。