国内外股票市场相关性的Copula分析

揭示了Copula函数和Kendall τ统计量的内在关系,选择最优的Copula函数描述了两变量的相关性结构,并采用Copula函数建立了变量尾部相关性的表达式．实例分析表明,Copula方法可以较好地描述国内外股票市场之间的相关性结构,便于计算尾部相关性参数,为风险量化管理提供了一种新途径。     

基于Copula理论考虑光伏出力与负荷相关性的含光伏电站发电系统可靠性分析

由于光伏出力的间歇性和随机性,大容量的光伏电站接入会对发电系统可靠性造成影响。考虑光伏出力与负荷之间存在的相关性,在应用Copula理论的基础上提出了一种联合概率分布模型构建方法,并结合地区光伏出力及负荷数据进行含光伏电站的发电系统可靠性评估。首先基于我国某地区含光伏电站发电系统实测出力数据,通过非参数估计的方法得到光伏出力、负荷的概率分布。进而根据相关性测度和拟合优度选取合适的Copula函数,得到光伏电站出力与负荷的联合概率分布用于含光伏电站的发电系统可靠性评估。算例分析结果表明,所建模型能够很好地反映光伏发电系统的概率特性,且可靠性分析结果更加准确。"     

股票市场的统计分析和相关性分析

对近期股票市场的几个股指进行了统计分析,得到了它们的基本特征．对上证指数和其他的3个股指进行了秩相关系数的计算,得出上证指数与深圳成指具有明显的相关性．最后利用Archimeadian Copula函数来模拟上证指数和深圳成指之间的相关性,以便可以较好地预测2个股票市场的变化．     

基于Copula函数的沪深股市相关性分析

选用GPD分布分别对沪深股市对数收益率尾部进行描述,结合样本数据的统计特征,选择合适的二元Copula函数对沪深股市对数收益率的相关性进行描述,对二元Copula函数的参数进行估计。结果表明:二元t-Copula函数比二元正态Copula函数更能捕捉沪深股市的尾部相关性。沪深股市存在着较强的相关性,线性相关系数为0.9356,Kendall相关系数为0.7611,Spearman相关系数为0.9150。     

相关系数与Copula函数相关性比较研究

对传统的几种相关性测度指标进行对比分析,并探讨了Copula函数在相关分析中的应用.结果表明,Copula函数是相关性测度的"归一"指标,且能提供更丰富的相关信息,在相关分析中具有独特的优势.     

Copula函数在金融市场组合风险中的相关性研究

Copula函数是一种将联合分布与边缘分布连接在一起的函数,它描述了变量间的相关性。1999年后Copula函数已在统计上得到广泛应用并开始应用于金融领域。自然地作为一种可以研究非线性、非对称相关的统计理论,Copula函数在国际上被迅速应用到金融市场的相关性分析、金融风险的管理与防范以及资产定价、保险定价等方面。     

中美贸易摩擦下大豆期货市场相关性的实证研究——基于Copula-GARCH模型

近年来,中美两国贸易摩擦加剧了金融市场之间的相关关系,期货市场作为金融市场重要的一部分,研究期货市场间的相关关系显得尤为重要。本文将GARCH模型与Copula模型相结合,建立二元金融时间序列的Copula-GARCH模型以研究中美大豆期货市场的相关关系。首先利用GARCH-t模型刻画中美两国大豆期货市场收益率的边缘分布,然后利用极大似然估计法和K-S检验进行参数估计并拟合优度检验,接着利用极大似然法估计常用Copula参数,利用AIC,BIC准则和Log likelihood最小准则选择合适的Copula函数来描述中美大豆期货市场间的相关性。实证研究表明,大连商品期货交易所大豆期货价格与芝加哥商品交易所大豆期货价格有较大相关性,t-Copula函数能较优地描述两市场的相关性,两个市场之间大豆期货的上下尾相关系数皆为0.087 019,存在同涨同跌现象。     

金融危机背景下沪综指与深成指指数相关性分析

鉴于中国证券市场沪深两市的构成特征,在金融危机背景下,应用Archimedean Copula函数族中的Gumbel Copula函数和Clayton Copula函数,实证分析沪综指与深成指指数的相关性,结果表明,我国股市总体呈现出一定的一致性和相关性,并且金融危机出现后,沪深两市下跌的一致性程度大于上涨的一致性程度。     

基于Copula理论和非参数极值估计在上下游水位的相关性分析应用

基于Copula函数的理论对非参数极值Copula进行改进,使其满足顶点约束;结合时变Copula理论,给出时变Copula函数的非参数极值估计;最后采用新的方法,对径流上游夹河滩水位和下游高村水位的相关性进行分析验证,体现了时变Copula的非参数极值估计在刻画随机变量相关性方面更优越、合理,具有一定的实际参考价值。     

基于Copula理论的金融风险分析

本文将Copula理论应用于投资组合的风险管理之中。对几种常用的Copula函数进行对比分析,概括出了不同Copula函数的特点。最后对于Copula函数在实际金融风险分析中的应用问题进行了深入的探讨。     

有色金属板块指数与期货价格相关性研究——基于Copula函数的实证分析

对有色金属板块指数与期货价格相关性研究,旨在度量其相互影响的程度,而Copula函数可以准确地反映变量间的相关结构,尤其是尾部特征.在收益率序列存在异方差的情况下引入EGARCH模型,再进行Copula建模,实证结果表明,T-Copula函数和Gumbel Copula能很好地刻画两者的相关性.     

基于Copula模型的股市收益率与成交量的相关分析

建立了基于AR(1)-GARCH(1,1)的Gumbel Copula模型,并以此为基础刻画了中国房地产股市收益率与成交量之间的相关性.通过AIC信息准则进行拟合优度检验发现,Gumbel Copula函数模型能够更好地刻画收益率与成交量之间的相关结构,收益率与成交量之间存在上尾高的非对称相关,以及很弱的正相关的特征.     

基于Gaussian Copula与t-Copula的沪深股指相关性分析

针对沪深股指,讨论了Gaussian Copula与t-Copula的密度函数,并进行相关性建模,采用二步估计法对所建模型进行参数估计并给出了相关性指标。 最后,通过Monte Carlo模拟的方法比较了Copula关联结构之间的差异。     

机械行业市场需求与成本价格相关性分析

相关性分析是应用极为广泛的方法.相关性度量,包括线性相关系数和和谐性相关性度量是传统方法.Copula 理论是一种新兴的、在金融研究中获得迅速发展的工具.基于以上工具,分析国民经济的支柱产业--机械行业市场需求和成本价格,指出两者之间具有一定的负相关性;而且Copula函数为进一步分析提供丰富的信息.     

基于Copula函数的沪深股市相关性研究

研究了度量相关性的两个工具：秩相关系数和尾部相关系数．在Archimedean Copula族中选择最优的Clayton Copula来度量上证综指和深圳成指尾部相关性，得出两者具有较强的下尾相关性，且量化后的相关性能够较好预测股票市场的变化．     

香港与内地股市的相关性及风险溢出效应研究———基于藤Copula-GARCH模型

目的 构建Copula-GARCH-CoVaR模型,研究深港通实施前后深市、沪市与香港股市间的相关性及风险溢出效应.方法 选取深圳成分指数、上海综合指数和香港恒生指数收益率序列,利用GARCH(1,1)-t模型刻画三地股票市场收益率的边缘分布,选取Pair-Copula并分别基于C藤和D藤对三市场相关性进行分析,通过计算市场间 ΔCoVaR值来分析深港通实施前后深市、沪市与香港股市之间风险溢出变化.结果与结论 相比于D藤,C藤下的Pair-Copula能更好地拟合深市、沪市与香港股市之间的相关结构.     

考虑风电出力相关性的输电网规划

在风电大规模并网的背景下,考虑风功率不确定性以及多个风电场随机输出功率之间的关联特性成为电网规划中必须考虑的关键因素。本文采用Copula理论研究了邻近风电场随机出力间的关联特性,并通过蒙特卡洛模拟技术对大规模风电接入后的直流概率潮流特性进行了分析,在此基础上,构造了基于逐步倒推法的输电网规划模型。以我国西北两座实际风电场的历史出力数据为样本,对基于Copula理论构建的风电随机出力相关性模型进行了准确性评估,并将其接入Garver 6节点系统,构建了仿真算例,验证了本文所提模型及算法的可行性。仿真结果表明,输电网规划中考虑风电出力相关性具有重要意义。     

基于连接函数的相关性度量

列出了几种不同含义的相关系数以及用连接函数计算这些相关系数的方法,并就使用相关系数时所存在的问题及评价的标准做了一些注记。     

参数族阿基米德Copula的尾相关性

本文讨论了生成元为双参数情形的二维阿基米德Copula的尾相关系数,以及高维单参数族和双参数族情形．而且对于二维和高维的尾相关系数进行比较．     

Copula函数的一些推广

研究了Copula函数的基本概念以及相关性质。并对二元变量的Copula函数做一些推广性的探讨．