基于Copula理論的黃金、股票和原油關(guān)聯(lián)性分析
發(fā)布時(shí)間:2018-02-13 05:47
本文關(guān)鍵詞: 多元Copula H-Copula 混頻交易策略 VaR風(fēng)險(xiǎn)度量 出處:《東北石油大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
【摘要】:Copula模型是捕捉金融時(shí)序尖峰厚尾性的一種有效工具,在非線性低頻數(shù)據(jù)分析中表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。但伴隨金融產(chǎn)品豐富性提高,即時(shí)交易產(chǎn)生的大量信息被忽視,市場(chǎng)對(duì)高頻交易的實(shí)證分析需求逐漸增多,需要切實(shí)可行的分析方法與交易策略建議。本文首先概述了關(guān)聯(lián)分析方法的研究歷程及發(fā)展概況,給出了關(guān)聯(lián)分析主要方法及使用場(chǎng)景。其次,通過(guò)對(duì)黃金、原油和道瓊斯工業(yè)指數(shù)的實(shí)證分析,分別利用向量自回歸方法、Granger因果檢驗(yàn)法、二元Clayton-Copula模型、三元t-Copula模型捕捉低頻樣本數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并采用Monte Carlo仿真法分別估算出實(shí)證對(duì)象的在險(xiǎn)價(jià)值VaR。實(shí)證結(jié)果顯示現(xiàn)有模型無(wú)法確定低頻樣本數(shù)據(jù)間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系,基于低頻Copula模型預(yù)估出在險(xiǎn)價(jià)值的精準(zhǔn)度還較為粗糙,高估風(fēng)險(xiǎn)2.5倍。隨后,本文將分析標(biāo)的從低頻數(shù)據(jù)延伸到高頻數(shù)據(jù),研究了高頻數(shù)據(jù)的相關(guān)概念及主要特點(diǎn)。利用H-Granger檢驗(yàn)法確定高頻數(shù)據(jù)分析的樣本間隔,并基于高頻數(shù)據(jù)及Copula理論進(jìn)行高頻Copula模型的實(shí)證研究,將Copula理論推廣到高頻金融數(shù)據(jù)中,驗(yàn)證H-Copula高頻模型的可行性和有效性。通過(guò)建立H-Clayton-Copula高頻模型和H-Frank-Copula高頻模型捕捉原油、黃金高頻數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并采用與前文低頻數(shù)據(jù)分析相同的仿真模擬估算VaR值。結(jié)果顯示,高頻Copula模型相對(duì)于低頻Copula模型對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)捕捉的誤差降低,從高估風(fēng)險(xiǎn)2.5倍降低到1.3倍。本文在實(shí)證分析基礎(chǔ)上,提出Oil-Granger-Copula混頻交易策略。針對(duì)原油產(chǎn)品建立多元混頻Copula模型交易策略,形成對(duì)原油分析具有標(biāo)準(zhǔn)化的分析方法。
[Abstract]:In this paper , the correlation between high - frequency data and high - frequency data is analyzed by means of Monte Carlo simulation method , and the correlation between high - frequency data and high - frequency data is analyzed .
【學(xué)位授予單位】:東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:F224;F831.51;F831.54;F416.22
,
本文編號(hào):1507453
本文鏈接:http://www.sikaile.net/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/1507453.html
最近更新
教材專著