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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展,單一市場(chǎng)分析已經(jīng)不能滿(mǎn)足金融研究的需求,全面、準(zhǔn)確地刻畫(huà)證券市場(chǎng)間的相依結(jié)構(gòu)成為金融風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的線性相關(guān)系數(shù)只能度量線性相關(guān)程度,而金融時(shí)間序列往往具有厚尾分布,其方差并不總是存在的,因此不能用線性相關(guān)系數(shù)來(lái)反映它們的相關(guān)性;Granger因果檢驗(yàn)通常只能給出定性的結(jié)論,無(wú)法進(jìn)行定量描述。Copula函數(shù)作為一種更靈活、穩(wěn)健的非線性相關(guān)性研究工具在金融建模中得到廣泛應(yīng)用。本文基于Copula函數(shù)構(gòu)建Copu
2、la-GARCH(1,1)-t模型,分析滬、深兩證券市場(chǎng)間的相關(guān)程度及尾部相關(guān)結(jié)構(gòu)。
論文的主要研究工作包括以下方面:
一、對(duì)Copula函數(shù)在金融領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行綜述。首先對(duì)相關(guān)性的概念進(jìn)行界定,然后對(duì)Copula函數(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域相關(guān)性分析的國(guó)內(nèi)外研究情況給予詳盡的闡述。
二、給出不同Copula函數(shù)的定義、分類(lèi)、各函數(shù)族的特性以及不同Copula的分布函數(shù)和密度函數(shù);系統(tǒng)介紹各種相關(guān)指標(biāo)
3、,并給出Copula函數(shù)的相關(guān)性測(cè)度指標(biāo)的定義。
三、給出基于Copula函數(shù)的金融模型構(gòu)建思路,并對(duì)主要的金融時(shí)間序列邊緣分布模型(自回歸條件異方差類(lèi)模型和隨機(jī)波動(dòng)類(lèi)模型)進(jìn)行介紹。
四、構(gòu)建Copula-GARCH(1,1)-t模型對(duì)上證180指數(shù)與深證成份指數(shù)的日收益率時(shí)間序列進(jìn)行估計(jì),研究滬、深股市兩大證券市場(chǎng)之間的相關(guān)結(jié)構(gòu);并對(duì)典型時(shí)期滬、深股指尾部相關(guān)性進(jìn)行比較分析,觀察不同Copula函數(shù)捕捉股
4、市漲跌特征的能力。首先利用GARCH(1,1)-t模型擬合兩指數(shù)收益率的邊緣分布;然后基于阿基米德函數(shù)族中的Clayton Copula與Gumbel Copula分別構(gòu)建反映兩指數(shù)收益率實(shí)際分布和相關(guān)性的聯(lián)合分布函數(shù),并使用Genest and Rivest法估計(jì)其參數(shù),實(shí)證說(shuō)明兩證券市場(chǎng)收益率間的尾部相關(guān)結(jié)構(gòu)特征。結(jié)果表明:滬、深股市間存在正相關(guān)關(guān)系,且下尾相關(guān)程度大于上尾相關(guān)程度。通過(guò)對(duì)典型時(shí)期滬、深股指尾部相關(guān)性進(jìn)行比較分析,發(fā)
5、現(xiàn)Clayton Copula函數(shù)捕捉下尾相關(guān)特征的能力比較顯著,不僅在下跌期,即使股市處于盤(pán)整上升階段,Clayton Copula仍可以敏感地捕捉到股價(jià)波動(dòng)帶來(lái)的負(fù)收益率間的相關(guān)性;Gumbel Copula捕捉上尾相關(guān)性的能力有待進(jìn)一步驗(yàn)證。
五、總結(jié)全文主要觀點(diǎn)并對(duì)Copula函數(shù)的應(yīng)用前景進(jìn)行展望。
本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面:①對(duì)基于金融時(shí)間序列邊緣分布模型結(jié)合新興技術(shù)Copula函數(shù)構(gòu)建
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