高維相關建模的pair-copula方法及其應用.pdf

1、隨著金融市場的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，金融市場和金融資產之間的相關關系越來越復雜，呈現出非線性、非對稱以及尾部相關的相關形式。因此，傳統(tǒng)使用的線性相關系數的分析方法早已不能準確地反映金融市場的相關信息。此外，由SKlar提出的copula理論則認為，隨機變量之間的相關信息可以用copula函數表達。因此，國內外學者開始利用不同形式的copula函數來表示多元隨機變量之間的相關模式，但沒有考慮到多元隨機變量兩兩之間服從的分布并非全部一致?；谶@一

2、考慮，本文介紹了一種新的方法，即pair-copula方法，不僅允許應用不同的copula函數，更準確地反映不同隨機變量之間的相關性，而且可以十分方便地建立聯合分布的密度函數，極大簡化了參數估計的過程。 本文首先闡述了VaR計算的基本原理和主要方法，包括分析法、歷史模擬法和Monte Carlo模擬法；其次，詳細介紹了copula函數的基本理論，包括性質和特點，并介紹了橢圓族和阿基米德族兩個典型的copula函數族，同時還涉及到

3、如何利用copula來度量相關性的問題。著重介紹了pair-copula方法，在這一部分中，先簡單介紹了構造多元隨機變量之間的copula函數的一些常見方法，并分別討論了各自的缺點，然后重點介紹pair-copula方法，以及參數估計過程，同時還包括了擬合度檢驗的理論介紹，為下文的實證研究提供理論基礎。最后，將該方法應用于上證指數、深圳成指和恒生指數，并結合VaR和擬合度檢驗來證明該方法的優(yōu)越性，取得了良好的效果。在文章的最后，對本文進