【摘要】：經(jīng)濟(jì)全球化與金融一體化大大增強(qiáng)了全球經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)之間的相互依存性,金融市場(chǎng)和金融資產(chǎn)間的相關(guān)關(guān)系變得越來(lái)越復(fù)雜,呈現(xiàn)非線性、非對(duì)稱性和尾部相關(guān)等模式。Sklar提出的Copula理論認(rèn)為隨機(jī)變量間相關(guān)性的信息可以由Copula函數(shù)完全刻畫,可以用于描述金融市場(chǎng)間的相關(guān)模式。Copula廣泛的應(yīng)用于金融領(lǐng)域,特別是在金融市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)管理、投資組合的選擇和資產(chǎn)定價(jià)等方面,并成為解決金融問(wèn)題的一個(gè)有力工具。 本文通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)腃opula函數(shù)來(lái)對(duì)滬深股市的六大指數(shù)收益率進(jìn)行相關(guān)建模分析。根據(jù)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的尖峰厚尾特性,對(duì)六個(gè)指數(shù)建立了t-GARCH(1,1)模型,并通過(guò)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)證明用此模型模擬邊緣分布函數(shù)是合理的。鑒于單一Copula函數(shù)描述中國(guó)股市相依結(jié)構(gòu)的局限性,本文對(duì)部分Copula函數(shù)做凸線性組合,得到了基于Clayton Copula, Gumbel Copula, Frank Copula的刻畫滬深股市收益率的非對(duì)稱相關(guān)結(jié)構(gòu)的混合Copula模型,混合Copula模型參數(shù)較單一Copula模型更多,備選的函數(shù)空間較大,模型結(jié)構(gòu)也就更復(fù)雜。實(shí)證結(jié)果表明用混合Copula模型刻畫中國(guó)股市的相依結(jié)構(gòu)是合理的,它更能夠捕捉到金融市場(chǎng)上的非對(duì)稱、非線性和尾部相關(guān)的模式。 雖然Copula函數(shù)在實(shí)際應(yīng)用中具有很多優(yōu)點(diǎn),但是在高維的情況下,在建立Copula模型時(shí),必須充分考慮到隨機(jī)變量間潛在的局部相關(guān)結(jié)構(gòu)及其差異性,鑒于此,我們利用pair-Copula方法進(jìn)行相關(guān)分析,并利用此方法分析了上證指數(shù),深證成指和恒生指數(shù)三者之間的相關(guān)性,用Gaussian Copula, t Copula對(duì)兩兩隨機(jī)變量構(gòu)造二元Copula并進(jìn)行了擬合優(yōu)度檢驗(yàn),得出了很好地結(jié)論,實(shí)證結(jié)果表明將該方法應(yīng)用到中國(guó)三大股市市場(chǎng)的收益率上,具有很大的優(yōu)越性。
【圖文】：

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本文編號(hào)：2672773