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文檔簡介
1、經(jīng)濟全球化和金融國際化導(dǎo)致了金融市場之間的聯(lián)系越來越緊密,彼此之問的關(guān)系更加復(fù)雜。準(zhǔn)確刻畫金融變量之間的相依結(jié)構(gòu)是研究金融風(fēng)險管理、投資組合以及資產(chǎn)定價等問題的基礎(chǔ),這對于探索金融經(jīng)濟系統(tǒng)的運行機制以及科學(xué)地進行金融決策具有重要的理論和現(xiàn)實意義。但是傳統(tǒng)的相關(guān)性分析方法大多不能刻畫變量間的非線性、非對稱等特征,現(xiàn)有的多元聯(lián)合分布函數(shù)也遠(yuǎn)不能滿足實際分析的需要。
Copula理論能描述金融時間序列間的非線性、非對稱和再生性等
2、相關(guān)性特征,還能構(gòu)建許多的多元聯(lián)合分布函數(shù)。本文運用Copula理論研究金融時間序列的相依結(jié)構(gòu),首先系統(tǒng)地論述了Copula函數(shù)及其性質(zhì),特別是嵌套的Copula及多重相火性,并對由Copula函數(shù)導(dǎo)出的相依性指標(biāo)進行深入的探討,論證了尾部相關(guān)系數(shù)與緩慢變化函數(shù)共同刻畫尾部相關(guān)性的聯(lián)合生成函數(shù)法優(yōu)于常用的上、下尾部相關(guān)系數(shù),進一步介紹了動態(tài)Copula模型的最新研究進展。其主要工作與創(chuàng)新體現(xiàn)在:
①論文討論了運用Copul
3、a模型的一個關(guān)鍵:邊緣分布函數(shù)對數(shù)據(jù)的擬合和選取?;贑opula理論的相關(guān)性分析方法克服了傳統(tǒng)方法的局限性,但必須正確選擇邊緣分布函數(shù),論文主要討論核密度函數(shù)、極值模型和波動模型等邊緣分布函數(shù)。采用極值POT模型對中小企業(yè)板股票的極端風(fēng)險進行實證研究,發(fā)現(xiàn)指數(shù)回歸模型對于小樣本POT模型閾值的定量選取是一種有效的方法,避免了樣本Hill圖在選取閾值時的不確定性;POT模型能更好地描述金融變量分布的厚尾和非對稱等特征,因此對極端風(fēng)險的估
4、計比正態(tài)分布更有效,正態(tài)分布在股票上漲時期高估風(fēng)險,而在股市下跌時期低估風(fēng)險,并且很難通過檢驗。
②論文進一步分析了Copula函數(shù)的選取。Copula函數(shù)的選取是正確運用Copula理論的另一關(guān)鍵。在深入探討分別以核密度函數(shù)、極值模型和波動模型為邊緣分布函數(shù)的Copula模型的基礎(chǔ)上,采用Copula-POT模型對房地產(chǎn)與金融行業(yè)的股票收益率的相關(guān)性進行了實證研究。結(jié)果表明房地產(chǎn)與金融行業(yè)的股票收益率在股市低迷時期具有較
5、強的相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn)在選取Copula函數(shù)時應(yīng)同時考慮不同參數(shù)結(jié)構(gòu)的Copula函數(shù),以選取恰當(dāng)?shù)腃opula函數(shù)描述其相關(guān)性;雙參數(shù)結(jié)構(gòu)的Copula函數(shù)的擬合度普遍高于單參數(shù)結(jié)構(gòu)的Copula函數(shù)。選取經(jīng)驗分布為邊緣分布函數(shù),對常相關(guān)Copula模型與時變相關(guān)Copula模型的擬合效果進行比較,結(jié)果表明房地產(chǎn)與金融行業(yè)股票收益率的相依結(jié)構(gòu)為時變SymmetrizedJoe-Clayton copula,時變相關(guān)Copula模型比常相
6、關(guān)Copula模型更能刻畫金融時間序列的相關(guān)性。
③對Copula模型能否準(zhǔn)確刻廁金融時間序列的相依結(jié)構(gòu)進行深入研究。為了正確選擇邊緣分布函數(shù)和Copula函數(shù),文中采用非參數(shù)核密度函數(shù)和半?yún)?shù)POT模型作為邊緣分布,選取相應(yīng)的Copula函數(shù)對滬深股市相關(guān)性進行了實證分析。研究結(jié)果表明兩市在市場低迷時期的尾部相關(guān)性稍高于活躍時期的尾部相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn)非參數(shù)法對數(shù)據(jù)的尾部擬合有時要優(yōu)于半?yún)?shù)法,半?yún)?shù)法的整體擬合有時要優(yōu)于
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