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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著金融全球化進(jìn)程的發(fā)展,各金融市場(chǎng)之間的相互依存性不斷加強(qiáng),單一股票或市場(chǎng)的分析越來(lái)越不能滿足金融市場(chǎng)研究的需要,相關(guān)性分析在金融應(yīng)用中變得越來(lái)越重要,已經(jīng)成為金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的關(guān)鍵。但是基于線性相關(guān)關(guān)系的傳統(tǒng)相關(guān)性度量只專注于線性相關(guān)的程度,忽視了金融市場(chǎng)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系,特別是尾部相關(guān)特征的研究。Granger因果分析方法只能做定性分析,無(wú)法給出定量的結(jié)論。本文將非線性相關(guān)分析工具--Copula方法用于金融市場(chǎng)的相關(guān)性研究中,分析
2、了上證指數(shù)和恒生指數(shù)之間的常相關(guān)、時(shí)變相關(guān)的相關(guān)性和尾部相關(guān)性。
本文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排如下:
第一部分介紹選題背景及意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀;第二部分介紹關(guān)于Copula的一些基礎(chǔ)知識(shí);第三部分介紹建模、參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn);第四部分介紹本文用到的靜態(tài)和時(shí)變Copula函數(shù);第五部分實(shí)證研究;第六部分為結(jié)論。
關(guān)于研究的方法,目前的研究多是假設(shè)邊緣分布服從t分布或正態(tài)分布,采用靜態(tài)Copula方法研究?jī)蓚€(gè)城
3、市之間的相關(guān)性或尾部相關(guān)性,一般采用參數(shù)估計(jì)方法(Parametric Approach),參數(shù)估計(jì)方法一般會(huì)對(duì)邊緣分布函數(shù)作相關(guān)的假設(shè)(假定服從t分布或服從正態(tài)分布等),但假設(shè)很難符合實(shí)際的情況,因此邊緣擬合效果往往不是很好,這往往影響參數(shù)估計(jì)效果。本文用基于秩的極大似然估計(jì)的方法,通過(guò)靜態(tài)Copula和時(shí)變Copula對(duì)滬港股票市場(chǎng)相關(guān)性及尾部相關(guān)性進(jìn)行研究。結(jié)果表明,滬港股市的相關(guān)性總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì);尾部相關(guān)性方面,下尾相關(guān)程度略
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