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。     

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。     

房地产产业链相依结构演化及其危机传染效应研究

以钢铁、有色金属、家用电器、房地产、建筑材料、建筑装饰、银行、非银金融和机械设备九大申万一级行业指数所代表的房地产产业链为研究对象,通过采用R-Vine Copula方法来刻画房地产产业链上行业间相依结构及其在2008年金融危机冲击下的结构演化特征.研究结果表明:房地产产业链上各行业间普遍存在对称、厚尾的相依结构,行业间相依性水平较高;机械设备业在整个房地产产业链上起到了枢纽中心的连接作用;金融危机的发生增强了房地产产业链的总体相依性水平,危机传染效应显著;与CVine Copula和D-Vine Copula方法相比,R-Vine Copula更适合来刻画我国房地产产业链的相依结构特征.     

基于Copula函数的我国股指期货风险及套期保值实证研究

运用SJC-Copula-GJR模型,计算了持有沪深300股指期货多头和空头两种组合的VaR值和最优投资比例,模型的特点是能够准确地描述尾部相关关系,且其对尾部相关性的描述是非对称的,所得结论为投资者进行风险管理提供了可靠的依据.同时,通过构造加权的非线性相关系数来计算沪深300股指期货最优套期保值比率,解决了分布非正态、期货与现货非线性的问题,准确地度量了股指期货收益率序列的动态相依关系,实证研究表明基于Copula函数的套期保值有效性明显地优于传统模型.     

iVIX指数与上证50 ETF收益率的相关性实证研究

采用1分钟高频数据,研究iVIX指数与上证50 ETF收益率之间的相关性。运用参数估计和核密度估计描述两者的边缘分布,通过K-S拟合优度检验构建Copula模型。研究表明:Copula模型具有较好的拟合优度,Copula函数相对于Kendall和Spearman分析方法不仅能够捕捉iVIX指数与ETF收益率序列间的秩相关性,而且还能反映iVIX指数与ETF收益率的尾部相关性;iVIX指数与上证50 ETF收益率之间存在负的秩相关性,秩相关性强弱随着不同持有期大致呈现“W”型分布,通过Copula概率密度函数的尾部相关性发现iVIX指数与ETF收益率存在非对称结构特征。     

基于藤Copula的GAMLSS模型与非寿险准备金评估

在假设各个业务线的增量已决赔款服从伽玛分布、逆高斯分布和对数正态分布的基础上,建立了各个业务线增量已决赔款的GAMLSS模型,并将此模型应用于一组具有明显异方差的车险数据,拟合效果优于均值回归模型.另外,在多个业务线的准备金估计中,不同业务线之间的相依性通过藤Copula函数来描述.用D藤Copula描述相依关系的GAMLSS模型对准备金的评估结果既优于独立假设下的GAMLSS模型和链梯法对准备金的评估结果,同时还刻画了不同业务线之间的尾部相依性.     

基于SVt-EVT-Vine Copula的投资组合VaR研究

针对现有风险度量模型不能准确的模拟高维金融资产收益率风险,以上证指数、沪深300指数和股指期货指数为例,首先利用SVt和EVT对各序列的边缘分布进行建模,然后采用Vine Copula方法分析多序列之间的秩相关关系和极大似然值估计法估计参数,得到RVine,CVine和DVine三种不同树结构的分解模型,通过Monte Carlo模拟法计算出在同一边缘分布不同Vine Copula方法下和在不同边缘分布同一Vine Copula方法下单资产和投资组合的金融风险VaR.经实证检验并分析对比,VaR和返回式检验均表明SVt和EVT相结合对边缘分布有较好的拟合效果,再运用RVine描述资产间的相依结构在度量投资组合金融风险方面更准确合理.     

基于时变Marshall-Olkin Copula模型的系统寿命的度量及模拟

利用Kendall的tau与总体参数一一对应的关系,构造了时变的Marshall-OlkinCopula的模型;并基于蒙特卡罗模拟(MC)技术获得的样本数据建立了时变Marshall-Olkin Copula的模型.通过下尾相依机制的分析,说明了时变Marshall-OlkinCopula的模型,不仅能有效描述了系统寿命变化的波动性,还能捕捉了下尾相依机制的时变性.     

人民币汇率市场化,结构相依与结构突变

运用能够识别资本市场结构突变与区制变化的Markov区制转换模型,基于非线性相依结构研究中的藤Copula分析框架,文章以考察人民币汇率市场化进程中的结构相依与突变特征为切入点,重点研究两次汇改以及金融危机时期人民币汇率在四个阶段的结构转换及非对称动态相依特征。文章采用GJR-GARCH模型探讨人民币汇率市场的"杠杆效应"。在此基础上,文章对两次汇改以及美国次贷危机时期人民币汇率市场的结构突变和区制转换的进行识别。研究发现,Markov区制转换模型能够准确地捕捉到人民币汇率第一次汇改的临界点,但在捕捉第二次汇改临界点方面却存在一定的滞后反应。并且,该模型对美联储采取第一轮量化宽松的货币政策的捕获,也表现出较好的能力。进一步地,文章运用藤Copula分析框架探讨了不同人民币汇率市场之间的非线性相依结构。研究表明,整体而言,采用t-Copula的藤结构在捕捉人民币汇市之间的相依结构方面表现出良好的刻画效果。     

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.     

Archimedean Copula数据拟合

给出了选择较优Archimedean Copula相依结构的一般过程,并结合中国股市的实际数据作了分析,通过不同的标准得到了拟合深圳成份A股与深圳成份B股指数的较好的Archimedean Copula,而且还发现利用Copula刻画相依结构比传统的线性相关系数具有更多的优越性.     

风格股票指数的随机动态相依性研究

准确刻画风格股票的联合分布,特别是它们之间的相依性,对基金公司等机构投资者进行资产配置和风险管理都有重要意义。根据已有文献,风格股票指数的相依性与流动性等来自市场的随机变量有关,那么这种动态相依性也可能是随机的。因此,本文在研究我国风格股指数相依性时,考虑了随机形式的动态相依性。文章在Hafner和Manner(2012)随机Copula模型中加入了换手率解释变量,实证分析我国风格股票指数间的相依结构,并从风险管理的角度讨论了随机相依性的经济意义。研究发现,大盘股和小盘股、成长型和价值型股票间的尾部相依性都表现出随机动态特征。考虑随机相依性的投资策略所得组合风险比Patton(2006)模型对应的投资策略低约0.30%-1.20%。对每天、每周或每月调整投资比例的中短期投资者而言,建议考虑风格指数的随机动态相依性。而且,短期投资者在大、小盘股票上投资时,还可以使用换手率信息预测未来1天两风格指数的相依性,以进一步降低组合风险。     

M-Copula模型在金融时间序列分析中的研究与应用

研究了M-Copula模型的建模方法及应用.运用EM算法估计模型的参数,得到相应的统计结果.并利用M-Copula对上证综指和深证成指做了相关分析.通过分析两样本数据的特征,均建立了GARCH-t的边缘分布模型;根据两个对数收益率序列之间的相关特性,选取M-Copula模型对其相关结构进行建模分析,因M-Copula综合了不同Copula的特点,所以分布形式更加灵活,描述数据的厚尾和相关性特征的能力更突出,效果比单一的Copula更好.     

国际碳排放权市场动态相依性分析及风险测度:基于Copula-GARCH模型

选取2009年3月13日-2010年8月4日的CER和EUA交易价格数据,借用CopulaGARCH模型,文章对欧洲气候交易所EUA和CER现货市场与期货市场之间的动态相依性进行了分析。分别选取Student-t DCC、Student-t TVC、Gaussian DCC、G3,ussian TVC和SJCPatton五种动态Copula函数来捕捉市场之间的动态相依性结构,研究表明Student-t DCC动态Copula函数能够更好地描述EUA和CER现货市场与期货市场之间的动态相依性。此外,EUA和CER各市场之间存在较强的对称尾部相依性,而非对称尾部相依性的证据尚不十分充足.进一步地,文章基于动态相依性分析运用Monte Carlo方法模拟国际碳排放权市场投资组合的风险VaR。     

金融时变高阶矩建模及其风险测度研究:基于收益率分解的方法

本文基于收益率分解方法,将收益率表示成符号部分和绝对值部分的乘积形式,通过对符号部分、绝对值部分以及这两部分间的相关性分别进行时变性设定,构建了动态收益率分解(DRD)模型来刻画收益率的高阶矩动态特征。该模型能灵活地设置条件偏度和条件峰度的时变演化方式,还能通过对符号部分和绝对值部分间相关性的时变Copula设定来刻画收益率变动的非线性特征,因而使得该模型对收益率的预测具有优势。本文还利用上证综合指数和深证成份指数的收益率数据对DRD模型进行了实证研究,结果表明:两种股指收益率序列均表现出了显著的高阶矩动态特征,条件偏度和条件峰度存在一定程度的波动聚集特征。相较于其他时变高阶矩模型,DRD模型不仅具有更好的样本内模型拟合效果,而且在样本外的风险价值预测和经济价值评价等方面均表现出一定的优越性。     

基于MCMC算法的时变Copula-GARCH-M-t模型及组合风险预测

为了准确地量化资产之间的时变相依结构和预测组合风险,本文考虑到投资者对资产风险偏好的差异,假设资产收益率序列的新息服从标准t分布,提出时变Copula-GARCH-M-t模型,推导了模型参数的两步MCMC估计方法,还得到了组合风险(VaR和CVaR)的一步预测方法。最后选取上证综合指数和标准普尔500指数,验证了所提模型及方法的可行性和优越性,同时该模型较为准确地量化了两指数在次贷危机后的时变相依结构特征。     

相关性失效下的零部件重要度统计评价

重要度评价在可靠性工程中有着举足轻重的地位,是产品可靠性设计的基础.分别研究了在相依部件系统中的部件可靠性重要度与结构重要度.采用多维Copula函数拟合多部件之间的相依结构,从各类型重要度的刻画角度,经过一系列的数学处理,建立相应的相关性失效下零部件重要度评价模型.对于复杂且实用的k/n(G)系统,运用可靠度计算与结构函数表征之间的等效映射来对相关性失效下的三类重要度评价进行建模.     

基于分段损失分布法和Copula的银行操作风险集成度量

多个风险单元的集成度量是银行操作风险管理的关键步骤之一。立足于操作风险的“厚尾”、“截断”性,从分段损失分布法的视角出发,探讨操作风险集成度量的模式和数值方法。首先,引入两阶段损失分布法来拟合单个风险单元边际损失分布,用双截尾分布代替传统的完整分布来刻画“高频低损”损失数据的双截断特性,利用POT模型捕获“低频高损”事件的厚尾特性。再次,基于分段建模思路,对传统度量过程中边际分布为单一、完整分布的Copula模型进行了扩展,研究边际分布为分段分布、截尾分布条件下使用Copula函数集成度量操作风险的框架和步骤,并设计了Monte Carlo模拟算法。最后,以实证分析的形式验证所构建模型。通过对中国商业银行416个操作风险损失数据的实证分析,结果表明分段分布、截尾分布能对单个风险单元边际分布有更好的拟合效果,能减小由于分布选择不当而引发的模型风险。分段度量视角下Copula函数的引入能灵活处理多个操作风险单元间的相依结构,使风险度量结果更为合理。     

基于Copula-AR(n)-LSV的死亡率建模及长寿风险度量

合理的死亡率模型是精准度量长寿风险的关键.考虑不同年龄组间死亡率的相依性以及各年龄组死亡率的自相关性和异方差结构,运用多元Copula和AR(n)-LSV模型构建了随机动态死亡率模型,并在此基础上进一步运用VaR、TVaR、GlueVaR对长寿风险进行测度.研究结果表明Copula-AR(n)-LSV模型比Lee-Ca...     

半参数门限广义非对称随机波动模型研究

为了能够同时刻画和描述金融资产收益序列的偏态、厚尾以及序列的门限效应、非对称杠杆效应等特性,提出把门限广义非对称随机波动模型与非参数Dirichlet过程混合模型有机结合,构建了半参数门限广义非对称随机波动模型,并对模型进行了贝叶斯分析.实证研究中,利用上海黄金价格收益率序列数据进行建模分析,结果表明:半参数门限广义非对称随机波动模型能够有效地刻画上海黄金价格收益率序列波动率的动态特征.