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股票收益率尾部相关性是研究金融市场关联性的重要内容.由于传统的τ、ρ等相关系数是对随机变量的全局度量,不适合用于收益率分布尾部这种局部特征的相关性度量.因此,在引入左尾(右尾)相关系数的基础上,讨论了它们的Copula度量及其相关性质.最后,通过计算机模拟分析了沪、深股指收益率尾部相关性的变化趋势,有效避免了Copula模型的设定困难,并得到了尾部相关性增强、相关不对称等结论. 相似文献
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目前多数研究利用美国旧金山市KMV公司于1997年建立的模型(KMV模型)计算企业年违约距离来评估具体企业的信用风险,但缺乏信贷行业的信用风险评估方法,也不能给出随时间变化的信用风险.首先提出基于数据的信贷行业随时间动态演化的信用风险评估模型,然后利用2016年18个行业的数据得到了中国信贷行业动态演化的信用风险,该信用风险随时间演化特征可分为波动上升、下降后波动、下降后稳定、稳定四种类型.进一步研究发现金融业、科学研究和技术服务业、信息传输软件和技术服务业这三个行业动态演化的信用风险平均值高且不稳定,住宿和餐饮业的信用风险很高但是比较平稳,其他行业的信用风险较低且较平稳. 相似文献
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根据沪深股市非线性的特征,利用Kendall秩相关系数与Copula函数之间的关系,对Copula函数的参数进行估计.选择Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula来度量上证综指、深证综指和沪深300指数之间的尾部相关性.实证结果分析,Clayton Copula函数能较好的度量出三个指数之间具有较强的下尾相关性,且进行量化后的相关性能够较好刻画股票市场的变化. 相似文献
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相关系数与相关性度量 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了度量相关性的两个主要工具:线性相关系数和尾部相关系数.线性相关系数反映了变量间的线性相关性,这对于一般的椭圆型分布是合适的.但如果随机变量具有不对称的尾部变化特征时,要用尾部相关系数描述它们之间的相关性.通过相关函数C opu la,对沪深股市的尾部相关系数进行了定量分析.结果表明:沪深股市具有较强的相关性. 相似文献
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以2008年1月至2014年9月相关数据为基础,利用贝叶斯adaptive Lasso分位数回归(BALQR)模型对影响房地产业信用风险的宏观经济因素进行了分析.结果表明,在任何分位点上,对我国房地产行业信用风险影响最大的均是GDP增长率,其次是CPI增长率和消费者信心指数增长率,其中前者为负向作用后两者为正向作用,而资本市场的景气状态则对房地产行业信用风险基本没有显著作用.不过,在不同分位点上,不同宏观因素在房地产行业的不同信用风险水平上的影响程度又存在差异性. 相似文献
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在[1]文中,张尧庭利用了多样性指标的性质,给出了离散随机变量的一类相关性度量(D-相关系数).本文利用了信息论的方法,给出了关于非离散随机变量 D-相关系数的若干推户,这些新的相关系数进一步反映了随机变量(或随机过程)的相关性特征. 相似文献
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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. 相似文献
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绿色信贷限制与支持的产业中许多产业都是产能过剩的,因此绿色信贷虽为国家所倡导但也蕴含着巨大的信用风险.使用KMV模型着重对绿色信贷的特性进行分析,并对使用最小误判法对模型进行修正.通过搜集"两高"产业和新能源产业2011-2013年的上市公司经验数据,对两部分的信用风险状况进行比较,以此来实证检验绿色信贷风险状况.发现在增加股市价值为表现形式的市场预期之后,与设想的结果相反,新能源产业的信用风险并不高于"两高"产业,推进绿色信贷政策可以改善银行的信贷结构,降低信用风险.但新能源产业也表现出一般新兴产业的特点,产业内公司风险差距较大,个别企业仍面临着高风险.同时市场表现受政策影响较大,影响盈利能力不稳定性因素较多. 相似文献
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从线性变换、线性回归和正态分布理论等方面论述了相关系数ρ被广泛应用的原因,讨论了|ρ|取最小值0和最大值1时的特性.强调了相关系数的局限性及在实际应用中应注意的问题.最后说明引进其它相关性度量指标的必要性. 相似文献
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跨界创新联盟是企业创新过程中资源整合与共享的一种有效形式,但在带来企业创新资源共享效益的同时,联盟中复杂的关联关系也构成了联盟关联信用风险传染的新渠道。本文结合复杂网络理论与传染病模型,根据跨界创新联盟特点,在原有资产关联研究的基础上,综合考虑行业关联、资产关联和创新合作关联三种关联关系,改进了风险传播的传染病模型,并进行了数值仿真实验。结果表明:行业关联、资产关联和创新合作关联对跨界创新联盟关联信用风险传染阈值具有综合性影响,增加行业关联和创新合作关联因素,有利于提高关联信用风险传染阈值的精度。此外,资产关联度越高则感染成员密度越大;行业关联度越低,创新合作关联度越高则感染成员密度越小。 相似文献
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在一个典型的存在资金约束的二级供应链上,通常存在两类不同的信用风险:一是供应商向银行信用贷款所形成的信贷信用风险;二是供应商为零售商提供商业信用而形成的商业信用风险。本文针对上述两类不同信用风险之间的关联性及传染问题展开研究,揭示了两类风险之间的传染机理,度量了风险的传染强度,并分析了传染强度的影响因素。研究表明:两类不同信用风险之间的关联性,导致供应链上存在由非同类信用风险构成的关联信用风险(Different types of associated credit risk),本文简称为供应链上的D类关联信用风险。结合数值分析发现:D类关联信用风险的传染强度与供应商的生产成本及无风险利率正相关,而与商品的市场价格负相关。特别地,当市场需求服从指数分布时,关联信用风险的传染强度与商业信用成本和零售商的特质有关,供应商通过调整商业信用成本和选择零售商类型可以降低D类关联信用风险的传染强度,进而降低自身的银行信贷风险。本文将同类型信用风险之间的关联和传染问题引申到不同类型的信用风险之间,进一步深化和拓展了关联信用风险的内涵。 相似文献
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2018年以来中国债券市场违约规模攀升,累计违约金额超2900亿元。债券违约后的负面影响受到投资者、发行人乃至监管部门关注。本文以北京、上海、辽宁等八个辖区为例,选取2016~2019年债券违约及债券发行数据,通过构建违约事件对债券发行价格影响因素模型,分析了债券违约的区域传染效应。研究发现:债券违约引发的信用风险存在区域传染性,主要体现为债券发行前若发行人所属辖区存在违约事件将推升债券融资成本;区域内的传染效应与违约时间距离负相关,当时间距离增长时,传染效应变弱,甚至消失;债券违约风险对不同性质企业的传染效应不同,民营企业受影响尤为显著。 相似文献
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基于Copula函数和极值理论研究美国次贷危机对重要经济体的传染效应,首先根据信息准则来选取Copula函数,然后用Cvm和Ks统计量来检验Copula函数的拟合程度,确保选取合适的Copula函数,并在此基础上计算一般相关系数和尾部相关系数;实证发现使用尾部相关系数度量金融传染并不可靠,因此基于Copula函数和极值理论的POT模型,构造了尾部附近相关系数并通过实证分析了其用于金融传染的有效性.结果表明发达国家所受传染较重,中国所受传染较轻. 相似文献
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如何衡量违约风险乃至违约相依性是债务抵押债券定价的主要问题.运用PairCopula刻划信用资产组合违约时刻的相依结构,通过Pair Copula分解得到资产组合违约时刻的联合密度,利用Monte Carlo模拟估算CDO各系列的公平价差,进而分析各系列公平价差对回收率的敏感性.实证研究结果表明,Pair Copula能有效捕捉信用资产组合的违约相依性,各系列公平价差随着回收率的增加而减小. 相似文献
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针对关联信用风险及其传染这一热点和难点问题,本文基于复杂网络异质平均场理论,运用风险传播动力学SIR经典模型,探讨风险信息促成的个体保护意识对关联信用风险传染的影响机理,并在BA无标度网络中进行数值仿真分析。研究结果表明:被感染个体数量、个体反应强度、有保护意识的易感个体比例与关联信用风险传染阈值正相关;考虑个体保护意识、增强易感个体反应强度以及提高有保护意识的易感个体比例能够有效抑制关联信用风险的传染速度和传染规模,并且能够延缓关联信用风险高峰期的到来。 相似文献
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In this paper we study the loss given default (LGD) of a low default portfolio (LDP), assuming that there is weak credit contagion among the obligors. We characterize the credit contagion by a Sarmanov dependence structure of the risk factors that drive the obligors’ default, where the risk factors are assumed to be heavy tailed. From a new perspective of asymptotic analysis, we derive a limiting distribution for the LGD. As a consequence, an approximation for the entire distribution, in contrast to just the tail behavior, of the LGD is obtained. We show numerical examples to demonstrate the limiting distribution. We also discuss possible applications of the limiting distribution to the calculation of moments and the Value at Risk (VaR) of the LGD. 相似文献