隨著經(jīng)濟全球化與金融一體化的發(fā)展,國際金融市場間的聯(lián)系日益增強,相依結構日趨復雜化、多元化。2007-2008年由美國次貸危機引發(fā)的全球金融危機,再次警醒著世界各國重新審視本國金融體系以及同國際金融市場間的關聯(lián)關系�？茖W刻畫金融市場間的相依結構及風險傳導路徑無論對于投資者的微觀資產(chǎn)配置還是對于監(jiān)管部門的宏觀審慎管理和風險防范都有著重要的現(xiàn)實價值�；诖�,本文以國內(nèi)外主要金融市場作為研究對象,揭示其相依結構和風險溢出關系。從技術角度而言,金融市場間相依性的準確描述在很大程度上依賴于金融建模工具,其中如何測度多市場之間的相依性是一個核心問題,這對于風險評估和監(jiān)管而言尤為重要。然而,長期以來金融建模大都考慮多元正態(tài)分布,并假設資產(chǎn)收益率的聯(lián)合分布和邊緣分布均服從正態(tài)分布。大量的實證研究卻表明金融資產(chǎn)收益率分布是非正態(tài)的,它具有顯著的尖峰、厚尾、有偏等“典型事實”特征,多資產(chǎn)間的相依性也表現(xiàn)出顯著的尾部相依性以及非線性和非對稱性相依性等特征。經(jīng)典的多元正態(tài)分布假定不能體現(xiàn)以上特征性事實,無法滿足精確刻畫金融市場間復雜相依結構的需要。Copula函數(shù)能夠較好地解決這個問題,它可以度量非線性或非對... 

【文章來源】：湖南師范大學湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：169 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖２－１二種Ｃｏｐｕｌａ函數(shù)仿真得到的散點圖（ｐ?＝?０．７?）?［１Ｑ（）］??

ｒ為兩變量間的相關系數(shù)，ｕ為自由度。??為了更直觀的看出Ｇａｕｓｓｉａｎ?Ｃｏｐｕｌａ函數(shù)和ｔ?Ｃｏｐｕｌａ函數(shù)的特點，下面給出??了二元Ｇａｕｓｓｉａｎ?Ｃｏｐｕｌａ和二元ｔ?Ｃｏｐｕｌａ的密度函數(shù)和分布函數(shù)圖，見圖３－１和圖??３－２。??°?６?ｖ?ｃ?ｍ?ｒ??Ｖ?００?ｕ?ｕ??圖３－１二兀Ｇａｕｓｓｉａｎ?Ｃｏｐｕｌａ的密度函數(shù)和分布函數(shù)??ｖ?０２?ｕ?ｖ??圖３－２二元ｔ?Ｃｏｐｕｌａ的密度函數(shù)和分布函數(shù)??４２??

?博士學位論文???Ｐａｔｔｏｎ?（２００６）提出了?Ｓｙｍｍｅｔｒｉｚｅｄ?Ｊｏｅ－Ｃｌａｙｔｏｎ?Ｃｏｐｕｌａ?函數(shù)。??（５）?ＳＪＣ?Ｃｏｐｕｌａ?函數(shù)（Ｓｙｍｍｅｔｒｉｚｅｄ?Ｊｏｅ－Ｃｌａｙｔｏｎ?Ｃｏｐｕｌａ?函數(shù)）??ＳＪＣ?Ｃｏｐｕｌａ函數(shù)本質(zhì)上是Ｊｏｅ－Ｃｌａｙｔｏｎ?Ｃｏｐｕｌａ函數(shù)的一種特殊形式，它不僅??能度量非對稱的尾部相依性，也能度量對稱的尾部相依性，其分布函數(shù)為??Ｃ＾ｃ（ｗ５ｖ；Ａｗ；Ａ＾）?＝?ＯＪ（Ｃ／ｃ（ｗ？ｖ；Ａｔ７＇／５ＡＬＬ）?＋?Ｃｊｒ（ｌ－ｗ，ｌ－ｖ；＞ｌｗ；，ＡＬＬ）?＋?ｗ＋ｖ－－ｌ）?（３－３２）??其中為參數(shù)，分別為下尾和上尾相依性，的??具體形式可參見Ｊｏｅ－Ｃｌａｙｔｏｎ?Ｃｏｐｕｌａ函數(shù)的上尾和下尾相依性表達式。??為直觀的看出?Ｃｌａｙｔｏｎ?Ｃｏｐｕｌａ、Ｇｕｍｂｅｌ?Ｃｏｐｕｌａ、Ｆｒａｎｋ?Ｃｏｐｕｌａ、ＳＪＣ?Ｃｏｐｕｌａ??這四種Ｃｏｐｕｌａ函數(shù)的特征。下面給出了四種Ｃｏｐｕｌａ密度函數(shù)圖，見圖２－３至圖??２－６。??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3056360