双参数Copula函数在金融风险尾部相依分析中的应用

论文摘要

金融资产之间的尾部相依关系,即大幅同涨同跌行为是投资者关注的对象。本文运用双参数Copula函数来描述金融资产的尾部相依行为,并应用到实际中去,研究中美贸易争端前、后上证指数和中兴通讯收益率之间的尾部相依关系。克服了单参数Copula描述金融尾部相依关系的不足,更好地刻画了贸易争端前、后中兴通讯与上证指数的尾部相依关系。第一,本文选择了双参数BB1和BB7 Copula函数进行研究。我们导出这两个双参数对数似然函数估计式,运用极大似然方法估计模型的参数,求出上尾、下尾相依系数的表达式;作出它们的密度函数图像和等高线图像,可以看出这两个双参数Copula函数适合对尾部数据进行描述;我们在不同参数情况下产生随机数,模拟极大似然估计,发现最大似然估计能有效的估计参数,增大样本量发现参数的估计精度进一步提高。第二,双参数Copula函数的应用。中美贸易争端不仅影响我国证券市场的走势,而且导致了与贸易争端关系较大的股票出现了严重损失。本文运用双参数Copula函数描述中兴通讯与上证指数在贸易争端前、后的尾部相依行为。（1）我们收集了2015年7月28日到2019年01月04日中兴通讯和上证指数的收盘价数据,剔除非交易日和停牌日,选择两者都有的交易日数据,统计它们的对数收益率特征,作出它们收益率的时序图,发现收益率序列有聚集现象;以2018年3月23日作为中美贸易争端的节点,统计贸易争端前、后收益率的统计特征。（2）构建时间序列模型描述回报序列,从风险价值VaR角度描述风险特征。对收益率序列进行了平稳性检验、ARCH效应检验,结果都表明序列平稳且存在条件异方差,适合建立GARCH模型;在假设残差服从正态分布、t-分布和广义误差分布的情况下对序列建立GARCH类模型,经过反复的对比分析,选择最优的模型计算出置信水平在95%和99%的VaR,作出了VaR的图像,对VaR进行了失败率检验,结果表明模型能有效估计风险价值。（3）构建双参数Copula函数,描述中兴通讯与上证指数的尾部相依行为。我们对贸易争端前、后的上证指数和中兴通讯的分布做了非参数估计,估计结果显示贸易争端对它们的影响都较大。用传统的线性的Pearson相关系数对贸易争端前、后做相关性分析,结果表明上证指数和中兴通讯在贸易争端前具有较大的相关性而贸易争端后两者之间相关性变小了。用非线性的尾部相关系数描述,我们对双参数BB1和BB7 Copula的参数进行了估计,并用AIC准则判断拟合的效果,结果表明双参数BB7函数的拟合效果都要好于双参数BB1函数的拟合效果,选择双参数BB7 Copula函数作为刻画上证指数和中兴通讯相依关系的函数,根据尾部相依系数的计算公式,计算出贸易争端前、后的上尾和下尾的相依系数,得到的结果依然是贸易争端后上证指数和中兴通信有着更小相依系数,这说明中兴通讯的风险不是上证指数造成的,而是贸易争端对中兴通讯的影响,其影响程度要大于上证指数对中兴通讯的影响。因此,尾部相依系数较好地反映了金融资产风险行为。本文研究为投资者分析金融资产尾部相依行为提供了新方法。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 蔡亮亮

导师: 欧诗德,秦永松

关键词: 双参数,模型,风险价值,贸易争端,尾部相依系数

来源: 广西师范大学

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: 广西师范大学

分类号: F224;F832.51

总页数: 53

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