沪市指数的短期尾部相依结构

短期相依和同期相依是金融资产两类主要的相依关系。应用相依结构Copula函数模型对上海综合指数收益率序列前后一个交易日的价格波动的短期相依关系的尾部相依结构进行了分析。经检验认为Clayton-copula模型能较好地捕捉沪市收益率序列的短期相依关系的变化规律;上证综合指数收益率的短期相依结构有正相依关系也包含了负相依关系,且主(副)对角线上的尾部相依结构表现为非对称的特征。     

基于高维R-vine Copula的金融市场投资组合优化研究

为优化国际金融市场的投资组合,本文以全球具有代表性的七大股票市场重要股票指数作为金融市场的典型代表:首先运用较为灵活的APARCH模型来刻画股票指数收益序列的"典型事实"特征,其次针对投资组合优化模型中变量之间复杂相依关系,采用最大生成树MST (maximum spanning tree,MST)算法选择的R-vine Copula来刻画七个股票市场的相依结构,进而测度R-vine Copula相依结构下组合风险CVaR,最后基于R-vine Copula相依结构条件下建立Mean-CVaR投资组合模型,并实证对比了Mean-VaR,Mean-CVaR和基于R-vine Copula相依结构下的MeanCVaR模型的拟合效果.实证结果表明:考虑资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率;基于R-vine Copula相依结构下的Mean-CVaR模型投资组合优化效果明显优于Mean-CVaR模型,而Mean-VaR模型较其它两种模型表现相对较差.     

基于Copula函数模型的股市交易量与股价相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术界和投资分析人士所研究的热点问题。研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构。应用ARMA(2,1)模型对交易量变量的序列相关性进行修正,基于Copula函数模型研究三个股票市场的交易量与股市指数收益率的相依程度和相依结构。通过χ2检验研究发现:混合Copula函数模型能够刻画交易量与股价之间的相依结构,通过了假设检验;交易量与股价之间存在上尾高下尾低的非对称相依关系且混合有负相依现象,但它们之间的负相依程度较弱。     

国际股市联动条件下中国股市与汇市的非线性相依性关系研究

与以往仅对市场间相依关系进行静态、孤立的研究不同，基于全局化视角，在国际股市联动条件下研究中国股市与汇市间的相依关系。选取2006-01-04~2019-02-28沪深300指数、人民币兑美元汇率中间价、美国S&P500指数、欧洲STOXX50指数、香港恒生HSI指数、日本N225指数、英国FTSE100指数以及全球股市MSCI指数为研究样本，聚焦于2008年全球金融危机和2015年中国股灾两次极端波动事件，采用R-vine Copula方法研究国际股市联动条件下中国股市与汇市间的非线性相依关系，并构建参数动态化的动态R-vine Copula方法进行稳健性检验。研究结果表明：国际股市与中国股市和汇市之间分别存在着正向联动关系；在国际股市联动条件下，中国股市对汇市具有引导作用，且两者间的相依关系可以由资产组合平衡模型解释；中国股市与汇市在国际股市联动条件下间的相依关系弱于不考虑国际股市联动条件时的相依关系，且这种偏差在金融危机、股灾等极端波动后会显著增加。本研究对国际投资者合理配置资产规避风险、政府监管部门制定相关政策具有重要参考意义。     

基于ARMA-GARCH-COUPULA模型的交易量与股价波动相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术研究和投资分析人士所研究并希望解决的问题.研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构.提出了ARMA-GARCH-Copula函数模型,研究了3个股票市场的日指数对数极差与交易量对数的相依程度和相依结构.研究发现:ARMA-GARCH-Copula函数模型在刻画日指数对数极差与交易量对数之间的相依结构时通过假设检验,日指数对数极差与交易量对数之间存在较强的正相依关系,且具有上尾高、下尾低的非对称的相依现象.     

基于多元条件极值模型的股指期货与现货下尾部相依性研究

运用多元条件极值模型研究了沪深300股指期货与现货指数之间的下尾部相依关系。通过先构建随机波动-超阈值（SV-POT）模型描述两种资产收益的边缘分布，再建立多元条件极值模型对分布下尾部的相依结构进行研究。实证结果表明：两个收益的下尾存在显著为正的相依关系且条件相依程度都在80%以上，但相差不大，两者可以看成是一个同质的市场。     

相依风险的车险准备金评估

在多个业务线的准备金估计中,通常假设不同业务线之间相互独立,事实上它们之间往往存在一定的相依关系.它们的相依性可以通过藤Copula函数来描述.藤Copula是解决多个相依随机变量的强有力工具.本文在假设各个业务线的增量已决赔款服从伽玛分布、逆高斯分布和对数正态分布的基础上,建立了各个业务线增量已决赔款相互依赖的藤Copula回归模型,并将此模型应用于一组实际的车险数据,结果表明,考虑相依关系的藤Copula回归模型对准备金的评估结果要优于独立假设下的回归模型对准备金的评估结果.     

基于多分形的资产组合风险度量建模与实证研究

考虑资产收益率的多分形特征及资产组合收益率间的复杂相依结构,运用Markov switching multifractal(MSM)模型对资产收益建模并结合Copula函数刻画相依结构,构建了资产组合市场风险度量的Copula-MSM模型.以风险价值(VaR)和期望损失(ES)作为市场风险度量工具,选取上证指数和恒生指数构成的资产组合进行实证分析,并比较Copula-MSM, Copula-GARCH和Copula-FIGARCH模型对VaR和ES风险测度的估计精度差异.实证结果表明,与Copula-GARCH和Copula-FIGARCH模型相比Copula-MSM能更准确的估计VaR和ES值,提高风险度量精度.     

基于VAR-Copula模型的股价、交易量的相依结构

基于向量自回归(vector autoregression, VAR)误差修正模型, 结合Copula理论建立VAR-Copula模型研究股市指数与交易量之间的Granger因果关系和相依结构. 通过对三个股票市场的实证分析, 发现各市场的指数与交易量之间存在长期的协整关系和由指数到交易量的单向因果关系; 指数对数收益率与交易量对数差分的相依关系复杂, 既有正的相依成分也包含负的相依结构, 且都表现为上尾高的非对称的相依特征.     

组合信用风险测度的藤copula方法

研究组合信用风险测度问题,用藤copula描述违约相依结构,提出一种测度组合信用风险的藤copula方法.实证结果表明:常用多元copula方法往往低估或高估风险值,而藤copula方法在各种常用的多元copula相依结构假定下的VaR和ES估计值与实际风险值很接近,VaP都通过了回测检验,ES回测检验指标也表明藤copula方法估计的ES更准确.因此,相对于常用多元copula,藤copula方法更具灵活性,能提高组合信用风险测度的准确性.     

外汇风险的极值相关模型

研究在已知某一分量极值出现的情况下,通过多维随机向量的联合条件分布的近似分布,利用半参数方法,给出一个极值相关模型,估计多维随机向量的任意尾部事件概率.应用该方法估计加元和日元资产组合一天的99.9%,99.99%,99.999%VaR值分别为0.0321,0.0439,0.0598.     

基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.     

Optimization Model of Incremental Loan Portfolio based on Risks Overlap of Incremental and Existing Portfolio

This paper establishes the non-linear functional relationship of risk overlap of incremental and existing portfolios. The decision-making model for incremental loan portfolio is based on how total loan portfolio optimization is built. The contributions and characteristics lie in three aspects. The first contribution is to put forward the scientific problem of controlling total portfolio risk based on risk overlapping of incremental and existing portfolios while putting out an incremental portfolio. The whole control of incremental and existing portfolios is the top issue, which not only exploits new idea about optimal allocation and control of financial assets but also alters traditional idea merely considering the risk of incremental portfolios. The second contribution is to establish the non-linear function relation of overlap between incremental and existing portfolios. Based on the theory of non-linear overlap of total portfolio, the function expression connecting total portfolio with incremental and existing portfolios is built. The third contribution is the controlling of total risk after overlapping between the existing and incremental portfolios risk. It solves the problem of how to control and optimize total portfolio risk while allocating an incremental portfolio.     

改进Copula对数据拟合的方法

给出相关结构Copula、秩相关系数Spearmanρ与Kendallτ和尾部相关系数η,以及这三个关联性度量与Copula之间的关系,各个相关系数的估计方法.在一个Copula族内进行适当变换,得到新的Copula,使得能更好地拟合样本的各个相关系数.最后,以沪、深日收盘综合指数为例,讨论了二个股市波动率的相关性,建立了一个较好的数学模型.     

收益率为模糊数的加权证券组合选择模型

Markowitz基于概率理论建立了有名的均值方差证券组合模型，文章则基于模糊理论建立了一类具有权系数的均值方差证券组合模型，首先对证券市场上的收益与风险特性重新进行度量和刻画，提出了一类新的具有加权的可能性均值、方差及协方差的概念，类似于概率论中均值方差的分析讨论了这些概念的性质．其次基于该文定义的均值方差，建立了以收益率为模糊数的加权可能性证券组合投资模型，并给出了相应的加权可能性有效证券组合及有效前沿概念，通过求解两个相对应的优化模型得到了一个具有带状投资区域的有效前沿．尤其当资产收益率具有线性或分段线性隶属函数的模糊数时，该证券组合选择模型实质上为一个线性规划问题，因此有效前沿可化为一个具有折线段的带状投资区域。     

多资产的外汇储备币种配置

目前我国外汇储备配置的研究大多集中在外汇储备规模和基于固定收益资产的币种配置上. 本文认为,应首先区分不同资产状态,以此为前提再对外汇储备进行币种配置. 采用均值-方差-偏度-峰度（MVSK）模型,基于外币现金、 外国国债和外国股票三种资产类型进行最优币种配置研究. 最优结果显示,三类美元资产存在一定差异,但美国国债和美国股票的比重基本超过50%. 为排除人民币钉住美元的特殊汇率政策和可能的政治因素的影响,用同样的方法分别对日本和瑞士的外汇储备进行优化,也得到类似结果. 分析可知,虽然当前美元货币不断贬值,但是相对于其它国家的金融资产,美国国债和美国股票资产安全性好,因此它在组合中的比重仍然很大.     

考虑退化相关的装备多部件系统维修决策优化模型

针对装备多部件系统维修决策优化问题,考虑分析系统中多部件之间的退化相关性,将系统连续退化过程离散化为有限个状态空间,计算给出系统稳态概率分布.在此基础上,建立长期运行下系统可用度最大为目标的维修决策优化模型,采用改进入工蜂群算法进行求解,以获得各部件最优机会维修阈值、预防性维修阈值和系统最优检测间隔期.最后,通过算例验...     

时变条件t-copula蒙特卡罗方法的外汇储备收益风险度量

在给定我国主要储备货币为美元的基础上,使用英镑、日元、欧元兑美元每日汇率,应用时变条件t-copula函数描述主要储备币种对美元汇率收益序列之间的时变相依结构,建立了用于描述包含时变自由度在内的所有时变相依模型参数的演化方程。采用蒙特卡洛仿真方法计算了各种币种组合的VaR,并对结果进行后验测试,时变条件t-copula函数仿真估计VaR可以覆盖最大损失风险,并分析了主要储备货币组合兑美元汇率风险演化趋势,作为调整外汇储备结构的参考依据。