基于时变Copula模型的资产间相关关系研究

基于时变Copula模型的资产间相关关系研究

论文摘要

经济体制不断革新,结构不断优化,金融资产链错综复杂.同时金融危机频发,资产间风险传染效应明显.因此,风险管理者应该及时准确地度量资产间的相关性及它们之间的风险价值.Copula技术的出现能够度量这种相关关系,预测资产间的风险.本文主要研究内容如下:1)构建MA-EGARCH-t-Copula模型研究深证综合指数和中小板指数相关关系.选取深证综合指数与中小板指数的日收盘指数序列,利用MA-EGARCH-t模型拟合Copula函数的边缘分布函数,使用AIC准则确定模型阶数及参数,结合秩相关系数选取较优的Copula函数刻画深证综合指数与中小板指数的相关关系,进一步利用欧氏距离法进行拟合优度检验.结果表明,t-Copula可以较好的拟合深证综合股指和中小板股指的日收益率序列间关系,两股指日收益率序列呈现出较强的相关性以及对称尾部相关性.2)构建ARMA-EGARCH-t-Copula模型研究上证B股指数和深证B股指数相关关系.首先选取上证B股和深证B股指数的日收盘指数序列,采用ARMA-EGARCH-t模型拟合其边缘分布函数,并判断其具有杠杆效应.再利用静态Copula和时变Copula模型构建两序列间的相关性,通过比较,发现动态的SJC-Copula来研究上海与深圳两市间的相关关系更合理.最后根据两股指间相关关系,采用蒙特卡洛模拟其VaR值来刻画两者间风险.实证结果表明,上海和深圳间的下尾相关性要强于上尾相关性,且在同一置信水平下,不同权重组合的VaR值不同,在相同权重组合下,提高置信度,VaR值增加,风险增强.参考文献71篇,图10个,表8个.

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 1 绪论
  •   1.1 背景介绍
  •   1.2 国内外研究现状
  •   1.3 本文主要研究内容
  • 2 预备知识
  •   2.1 金融时间序列
  •   2.2 Copula理论
  •   2.3 常见二维Copula函数
  •   2.4 时变Copula函数
  •   2.5 构建Copula模型的步骤
  •   2.6 在险价值Va R
  • 3 基于静态Copula模型的金融市场相关性研究
  •   3.1 MA-EGARCH-t-Copula模型构建
  •   3.2 实证研究
  •     3.2.1 数据采集及描述性统计
  •     3.2.2 边缘分布函数拟合
  •     3.2.3 Copula模型构建
  •     3.2.4 最优Copula模型的选取
  •   3.3 本章小结
  • 4 基于时变Copula相关性分析及VaR值计算
  •   4.1 模型构建及模拟VaR算法
  •     4.1.1 ARMA-EGARCH-t-Copula模型的构建
  •     4.1.2 基于蒙特卡洛模拟VaR值
  •   4.2 实证研究
  •     4.2.1 数据采集及描述性统计
  •     4.2.2 边缘分布函数拟合
  •     4.2.3 Copula模型构建
  •     4.2.4 度量在险价值VaR
  •   4.3 本章小结
  • 5 总结与展望
  •   5.1 总结
  •   5.2 展望
  • 参考文献
  • 作者攻读学位期间发表学术论文清单
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 薛凯丽

    导师: 卢俊香

    关键词: 相关关系

    来源: 西安工程大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

    单位: 西安工程大学

    基金: 国家自然科学基金项目(11601410),陕西省自然科学基金项目(2017JM1007),中国博士后科学基金(2017M613169),中国博士后科学基金(179130)

    分类号: F832.51;F224

    DOI: 10.27390/d.cnki.gxbfc.2019.000345

    总页数: 45

    文件大小: 1722K

    下载量: 103

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