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.     

运用Student T-Copula的极值理论度量我国商业银行的操作风险

银行操作风险损失数据具有厚尾性,同时不同损失事件之间具有相关性.依据巴塞尔委员会对操作风险损失类型的界定,利用从公开渠道收集的我国商业银行内部欺诈和外部欺诈损失数据.运用基于Studentt-Copula的极值理论研究我国商业银行面临的操作风险,得出极值理论的POT模型能够有效地捕捉损失厚尾性,计算出的VaR比较准确,只是不同的损失数据对阈值的选取存在一定差异.进一步研究表明采用Studentt-Copula刻画两种损失事件之间的相关性,能够有效地降低VaR,降幅甚至高达40%以上.既可以为银行节省大量经济资本,有利于日常经营,又可以准确计提经济资本,有利于监管当局的监管.     

基于Copula函数对巴塞尔协议中操作风险的度量

利用贝叶斯网络,将搜集到的操作风险事件分类建立数据网络;在假设一定的分布条件下,分别估计各类损失事件发生频率和损失量的分布参数,用copula函数处理相关节点,再估计总体分布的VaR和ES,从而为巴塞尔协议中操作风险损失的估计提供一种具体的可选方法。     

次贷危机后国际股票市场相关性变动的Copula分析

基于C opu la函数导出的尾部相关性,以四个国家的股票指数的对数收益率序列为研究对象,分析了次贷危机前后国际股票市的相关结构变动,结果表明次贷危机后国际股票市场尾部相关系数比危机前大,这说明次贷危机对国际股票市场的相关结构产生了重大影响,危机期间各国的股票市场联系更加紧密.     

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。     

基于Copula函数的家庭联合保险定价

家庭联合保险定价时,通常假定夫妻之间寿命是相互独立性的,这容易造成保险价格的扭曲．有鉴于此,本文摒弃生命体之间的独立性假设,采用Copula函数刻画夫妻未来余命的相关结构,并结合生命表函数,研究了一种家庭联合保险的保费厘定问题,推导出了均衡年保费的计算公式．最后,对影响家庭联合保险定价的Kendall秩相关系数进行了参数敏感性分析,数值模拟结果表明,夫妻关系的和睦程度是联合保险定价的不容忽视的要素．     

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.     

基于Elliptical Copula函数的相关性模型研究

针对沪深股指构建了两种基于Elliptical Copula函数的相关性模型,并利用参数估计的结果计算其相关性指标.结果表明,Elliptical Copula函数在金融相关性分析中比传统方法合理有效,其中学生氏t-copula函数在服从厚尾分布的相关性模型中比高斯Copula更具实际意义.     

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理论的网络社交行为轨迹与金融信用相关性研究

"互联网(+)"以及大数据技术为构建互通互联的信用评价体系提供了新的契机,可解决长期以来信用指标片面化、离散化、静止化的缺陷.考虑到互联网数据多种类、多层次、多结构的特点,传统的线性回归已不适用.针对淘宝店铺和对应的新浪微博社交账号的真实数据,通过建立适当的Copula模型,对网络社交行为与金融信用之间的相关性进行探索性实证分析,证实了其相关性的成立,同时检验了Copula模型的优越性,为互联网大数据纳入信用评估体系提供了方法与论证,对促进互联网社交行为数据的价值开发、互联网金融的发展以及我国诚信体系的建设有一定的参考价值.     

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.     

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.     

基于Copula理论的装甲车辆齿轮传动箱系统的可靠性分析

应用Copula函数研究了某型装甲车辆齿轮传动箱的系统可靠性问题,得出了系统的可靠度函数和失效率,并与独立性下的可靠度函数进行比较,通过分析两种方法下可靠度的变化趋势,得出基于Copula函数的可靠度函数更接近于实际情况.     

基于Copula函数的非线性时间序列聚类

时间序列数据的聚类是对面板数据或多维时间序列根据序列相似度进行分组。聚在同一组的时间序列具有相近的模型参数,尤其是当序列较短时聚类后能够得到更精确的参数估计。现存的时间序列聚类方法的距离度量大都基于时间序列的线性假设,但是现实中时间序列通常是非线性的。本文提出了一种基于Copula距离测度的非线性时间序列数据的聚类方法,它利用了Copula函数获取时间序列的非线性相依结构。作为一种非参数的距离度量,基于Copula函数的距离度量能够识别动态相关结构的相似性。大量的模拟实验和实证研究验证了我们所提方法的有效性。     

一类具有极值亏量和的亚纯函数

本文结合亚纯函数的导函数，得到一个更一般的亏量和不等式，并对其极值情形进行了讨论，在更广泛的条件下，证明了相应的Ｆ．Ｎｅｖａｎｌｉｎｎａ猜测．     

基于Copula函数的组合资产条件相依性模型研究

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,组合资产的相依结构受多方面的影响,资产之间的相互影响与时间上的记忆效应是组合资产两类主要的相依关系.结合条件概率的理论建立基于Copula函数相依关系模型,研究组合资产之间同期相依关系及时间上的短期相依关系,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法.     

金融传染的非线性动力学研究——基于非线性相互依赖性和支持向量机混合算法

国际间金融市场一体化的不断深入,尤其是美国次贷危机引起的全球金融风暴,使得金融传染对我国金融市场的威胁日益显著。本文运用非线性相互依赖性与支持向量机混合算法,研究上证综合指数,深证成份股指数以及香港恒生指数之间相互影响的情况。通过计算每两个市场指数之间的非线性相互可预测测度,发现每对市场指数之间都存在着很强的非线性相互依赖性,并发现上证指数和深证成指受恒生指数的影响更大一些,该结果将有助于对金融传染的进一步研究及采取针对措施。     

美国金融危机对中国溢出的传染渠道检验

美国金融危机给世界经济带来的阴影至今仍未消散,各国经济受到这场金融危机的严重冲击,很多国家甚至陷入新一轮主权债务危机。因而,在后金融危机时期,考察和反思美国金融危机的传染性仍然是一个重要议题。本文以美国金融危机对中国溢出的传染渠道为切入点。通过构建指标并估算贸易传染渠道和金融传染渠道指数,发现二者均是美国金融危机冲击中国的重要传染渠道。然后利用VAR模型的脉冲响应方法,区分了这两个传染渠道对中国溢出的作用程度。实证结果表明,在美国金融危机期间,这两个传染渠道确实存在;并且贸易传染渠道对中国的作用程度更强烈,作用时间更长久。     

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。