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.     

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。     

碳市场EUA与CER 期货价格变动关系的实证研究

基于VAR模型,对碳市场中的EUA期货价格和CER期货价格的变动关系进行了实证研究．选取欧洲气候交易所（ECX）的EUA期货价格和CER期货价格作为研究对象,运用Johansen协整检验、Granger因果关系检验、向量误差修正模型、广义脉冲响应函数和方差分解方法形成递进式的计量分析框架．研究结果表明：第一,EUA期货价格与CER期货价格之间存在着相互影响关系;第二,CER期货价格对市场信息的反映比EUA期货价格更为敏感,反映速度更快;第三,两种价格之间,CER期货价格变动的影响起主导作用,更好地发挥了期货的定价功能,两市场间存在杠杆效应．     

基于Copula模型的尾部相依性长记忆效应研究

在已有动态Copula模型基础上,提出可同时描述尾部相依性的非对称和长记忆特征的Copula模型.基于沪深股市数据,首次从尾部相依性的角度检验了沪深股市的长记忆效应.研究发现,沪深两市在重大利好或利空消息冲击时的相关性(即尾部相依性)都具有长记忆效应,极端事件对尾部相依性的影响比对未来收益和波动的影响更加持久.而且,样本外分析结果表明,相比已有Copula模型,具有长记忆性的Copula模型能更准确地预测未来1周至1年的市场间相关性.     

基于Copula-TGARCH模型的股指期货最佳套期保值比研究

本文基于一种新的Copula-TGARCH模型估计股指期货的最佳套期保值比,根据现货和期货收益率序列不同的尾部相依性,用不同的Copula函数形式(Gumbel,Clayton,Gaussian)拟合两者的相关性,并与其它的动态套期保值模型(ECM-CCC-GARCH和ECM-DVEC-GARCH)比较其套期保值的有效性。通过对香港恒生指数现货和期货的实证分析发现:无论样本期内、外,Copula-TGARCH模型的套期保值效果均优于其它模型,而基于非对称Gumbel Copula的套期保值比最佳。     

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函数的CPI与PPI相关性分析

CPI与PPI是价格体系中的两大核心指标,两者之间相关关系的度量及分析,有利于定量刻画经济发展趋势,为政府制定经济政策提供依据和建议.考虑到CPI与PPI数据的本质非线性关系,选取表现能力更强的Copula函数来研究CPI与PPI之间的相依性.采用2011年1月至2016年12月全国月度同比CPI与PPI数据进行相关性研究,结果表明Gaussian Copula在刻画秩相关性上效果较好,而在尾部相关性以及与原始数据的拟合程度上,Gumble Copula要优于其他Copula.     

次贷危机下中国股市与国外股市相依性分析——基于Markov机制转换模型

文章通过选取2004年1月1日到2009年6月30日中国、香港、日本、英国和澳大利亚五个股票市场日收盘价的道琼斯数据,采用三状态Markov机制转换模型研究这些股市间相依性结构的变化。通过对目标股市结构变化的研究,可以描述并预测股市的波动性,从而指导风险管理。实证分析表明,在有机制转换条件下,澳大利亚与英国、日本股市间的相依性比无机制转换条件下均有所下降,而中国与香港股市间相依性却大幅上升。同时,本文采用总体拟合效果法来选取合适的copula函数并运用基于copula理论的相关系数法进行对比研究,发现次贷危机后各股市间的尾部相依性出现不同的变化,市场收益率呈现下降趋势,波动性均有所增加。其中,澳大利亚与英国股市间的尾部相依性最强,而中国股市与其他股市之间的相依性较弱,说明受到影响的程度较小。     

基于极值统计和高维动态C藤Copula的股市行业集成风险计算

股市诸多行业风险之间存在着波动相依性,集成计量多维风险对投资决策意义重大。藤Copula是Copula函数高维化拓展的一个方向,其动态化是新的研究前沿。将极值理论的GPD模型和高维动态C藤Copula方法结合起来研究沪深300指数中地产、基建、银行和运输四个行业风险,能够有效描述尾部极值形态,突出关键变量的作用。再运用动态Pair-Copula分解,刻画高维行业风险变量间的动态关系,以仿真出动态集成风险变量VaR序列。VaR计算结果通过了回溯检验和稳定性测试,表明高维动态C藤Copula模型可以作为风险集成计量的一种新的有效方法。