信用风险相关性度量的MRS Copula模型构建及实证研究

在构建行业信用风险指数的基础上,将马尔科夫机制转换引入到信用风险相关性的度量中,建立了信用风险相关性度量的MRS Copula模型。以1990-2012年电力、煤气及水的生产和供应业,批发、零售、贸易业,石油、化学、塑胶、塑料业和信息技术业为样本的实证研究表明,行业信用风险相关性表现出较为明显的机制转换特征和非对称效应,在高风险状态,信用风险相关系数达到了0.7以上,而在低风险状态,信用风险相关系数在0.2以下.同时,信用风险"一损俱损"的特征比较明显,行业信用风险的下尾相关系数较为显著,而上尾相关系数则并不显著.商业银行可据此调整信贷资产结构,防范信用风险传染,以及优化信贷组合管理.     

基于模糊粗糙集挖掘方法的证券价格预测研究

为了能更好地对证券市场价格进行合理预测，利用模糊粗糙集以及数据挖掘技术对证券市场中的股票价格在给定时问内进行预测。首先利用模糊集和粗糙集方法将股票价格进行预分类，并按时间属性进行分组，而后通过给出的模糊相似关系下的模糊粗糙集计算每组的真值，通过数据挖掘方法获得候选属性，最终得到相应时间段内的有用规则，根据所得规则预测某一时间段内股票价格的变化趋势。测试结果表踢，该方法能获得较高的准确率，证明其有效性较好。