當(dāng)資產(chǎn)收益率分布較為復(fù)雜時(shí),研究它們之間的相關(guān)關(guān)系就變得較為困難。特別是股票市場(chǎng)中資產(chǎn)的收益率分布非正態(tài)時(shí),我們幾乎不可能去精確模擬幾種資產(chǎn)收益率之間的聯(lián)合分布函數(shù)。然而Copula函數(shù)恰恰可以解決這類問(wèn)題。Copula函數(shù)是用來(lái)描述隨機(jī)變量間相依結(jié)構(gòu)的一種統(tǒng)計(jì)方法。為了估計(jì)多資產(chǎn)收益率之間的聯(lián)合分布,本文借鑒了Jondeau和Rockinger(2006)提出的Copula-GARCH方法的思路,考慮到估計(jì)單個(gè)資產(chǎn)收益率分布時(shí),其波動(dòng)率經(jīng)常會(huì)存在杠桿效應(yīng),因此采用GJR-GARCH模型來(lái)刻畫資產(chǎn)波動(dòng)率的杠桿效應(yīng),結(jié)合Copula函數(shù)得到估計(jì)多資產(chǎn)收益率聯(lián)合分布的新方法---Copula-ARIMA-GJR-GARCH方法。實(shí)踐證明,這種方法是分析資產(chǎn)收益率之間相關(guān)關(guān)系的重要手段。這種方法首先利用ARIMA-GJR-GARCH模型來(lái)刻畫單個(gè)資產(chǎn)的收益率及其波動(dòng)率,然后使用Copula函數(shù)擬合兩種資產(chǎn)收益率模型殘差序列的聯(lián)合分布,從而得到兩種資產(chǎn)收益率的聯(lián)合分布。本文使用到的Copula連接函數(shù)包括Gaussian Copula函數(shù)和Student-t Copula函數(shù)。在實(shí)證分析中,本文結(jié)合中國(guó)股票市場(chǎng),通過(guò)Copula-ARIMA-GJR-GARCH模型估計(jì)滬深300指和上證綜合指數(shù)的聯(lián)合分布,并使用相應(yīng)的檢驗(yàn)方法驗(yàn)證了模型的合理性,并通過(guò)對(duì)兩種股票指數(shù)的未來(lái)收益率進(jìn)行預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)該模型能夠很好的捕捉股票指數(shù)之間的條件相關(guān)性。
【學(xué)位單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：2808537