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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著金融研究領(lǐng)域的日益深入,相關(guān)性分析在金融應(yīng)用上變得越來(lái)越重要,投資組合分析、資產(chǎn)定價(jià)及金融風(fēng)險(xiǎn)度量等問(wèn)題都涉及到相關(guān)性分析,而且自上世紀(jì)九十年代以來(lái)頻發(fā)的世界范圍內(nèi)的金融危機(jī)也凸現(xiàn)出相關(guān)性研究在防范災(zāi)難方面的巨大意義。但以往的研究通常只集中在對(duì)相關(guān)程度的分析上,而忽略了對(duì)金融市場(chǎng)間的相關(guān)性結(jié)構(gòu)或模式特別是其尾部特征的研究。事實(shí)上,即使具有相同相關(guān)性強(qiáng)度的兩對(duì)隨機(jī)變量,也可能會(huì)因?yàn)橛胁煌南嚓P(guān)模式和尾部特征而表現(xiàn)出完全不同的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。
2、因此僅用相關(guān)程度來(lái)描述隨機(jī)變量間的相關(guān)關(guān)系都是不全面的。 應(yīng)用copula函數(shù)技術(shù),可以將相關(guān)程度和相關(guān)模式的研究有機(jī)地結(jié)合在一起。作為連接隨機(jī)變量邊緣分布到聯(lián)合分布的函數(shù),Copula函數(shù)不僅可以反映出隨機(jī)變量間的相關(guān)程度,而且可以較好地描述隨機(jī)變量間的相關(guān)模式,因此可以用不同的Copula函數(shù)來(lái)表示不同的相關(guān)模式。前人已經(jīng)提供了將copula函數(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域的一般性框架,并且對(duì)幾種常見的copula函數(shù)進(jìn)行了深入的分析和應(yīng)
3、用。本文的重點(diǎn)就是應(yīng)用copula函數(shù)來(lái)研究隨機(jī)變量的尾部相關(guān)性的問(wèn)題。本文首先對(duì)copula函數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,然后對(duì)尾部相關(guān)性進(jìn)行了定義與歸納,并使用copula函數(shù)將其表示出來(lái),同時(shí)將chi圖這一傳統(tǒng)方法應(yīng)用于尾部相關(guān)的判斷上。然后依據(jù)判斷的結(jié)果對(duì)尾部相關(guān)性進(jìn)行建模處理。從分析方法而言,本文依然沿用前人對(duì)copula函數(shù)方法的框架性歸納,但本文更強(qiáng)調(diào)對(duì)尾部數(shù)據(jù)建模的彈性要求,以及對(duì)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性要求。所以本文充分利用了copula
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