本文關鍵詞：基于copula-SV模型的股市相關性的多分辨分析

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【摘要】：使用極大重疊離散小波變換將上證指數(shù)和深成指數(shù)的日數(shù)據(jù)分解在了4個尺度上,分別采用SV-t模型擬合邊緣分布,并建立copula函數(shù)來擬合兩市在不同尺度上的收益率,并分析其尾部相關性.結果表明滬深兩市時間序列在同尺度下的相關性遠遠大于不同尺度下的相關性,且在同一置信水平下,各尺度的下尾相關性要大于上尾相關性,隨著交易周期的增加,不論是下尾還是上尾的相關性都明顯增強.
【作者單位】： 中國科學技術大學管理學院統(tǒng)計與金融系;
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 0引言隨著經(jīng)濟全球化進程的加快,各經(jīng)濟變量間的相關性也顯著加強,其中任意一個變量的變動都會給其他變量帶來不同程度的影響,所以相關性的研究就變得極其重要.如資產(chǎn)定價、投資組合的選取、風險管理等問題都與相關性密不可分.在對相關性的分析中通常的方法有4種:線性相關系

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本文編號：1255579