随机变量间相依性度量的新方法

介绍了度量随机变量间相依关系的新方法——Copula函数方法，应用Copula函数模拟随机变量相依关系的过程，边缘分布和Copula函数的估计方法和优度检验方法．     

基于Copula方法的股票风险的相依性分析

相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.     

Burr Ⅻ部件相依屏蔽数据系统的可靠性分析

考虑相依串联屏蔽数据系统的可靠性分析问题. 首先, 在部件寿命服从Burr Ⅻ 分布的情形下, 通过引入Copula函数建立部件寿命变量之间的相依结构, 以及相依串联屏蔽数据系统的可靠性模型, 并推导出串联系统的一些概率结果; 其次, 基于逐步Ⅱ型截尾的系统失效数据, 得到模型参数的极大似然估计, 并基于渐近正态性理论和bootstrap抽样算法, 构造模型参数的渐近置信区间及偏差校正的百分位bootstrap置信区间; 最后, 进行仿真模拟和真实数据分析, 结果表明, 该模型方法对相依屏蔽数据系统的可靠性分析可行且有效.     

基于Copula函数的相依部件表决系统的可靠性研究

在可靠性理论中，部件相互独立是相依的特殊情况．可靠性数学研究系统的可靠性时，都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的．本文应用Copula函数研究部件相依时表决系统的可靠性，分析系统的可靠度与Copula函数间的关系，揭示部件相依关系对表决系统可靠度的影响规律．     

中美股票市场相依性研究——基于Copula的非参数估计和检验

以金融危机发生前后上海综合指数和s&p指数为样本分析中美股市的相依结构,通过样本秩相关系数估计Copula函数中的参数,并利用卡方统计量对估计出来的Copula函数进行非参数拟合优度检验。结果表明,上海综合指数与s&p指数存在较弱的对称相依结构,协同运动并不明显,股票市场受美国次贷危机的影响较小;尾部相依性显示二者之间渐近对称性独立,但并不存在明显的传递依赖关系,投资者可以选择资产组合分散化风险投资。     

基于Eviews 与GS Copula 的金融市场相依性研究

为解决金融市场间波动的相依性问题, 对不同金融市场间高频数据极小值的相依性进行研究。在分析GS Copula 函数的模型方法和模型特点基础上, 研究了估计GS Copula 函数中参数的方法及正尾部相依性和负尾部相依性的模型, 并基于Eviews 软件和GS Copula 函数等理论对上证000001 指数和股指期货IF1112 指数5 min极小值的收益率序列数据的相依性进行了分析, 得出其收益率序列数据有很强的上尾部相依性。为在金融决策中降低风险提供了理论依据。     

基于Copula对随机变量间相依性的度量

在Copula基础上对随机变量相依的度量做了改进,得到和谐性指标τ的关于随机变量单调变换下的绝对值不变性,以及单调完全相依时的极值性,突破了相关系数ρ对相依性刻画的局限性.探讨二维正态分布中τ与ρ的关系,证明了二维指数分布下二者的等值性,给出了τ的估计方法及其方差的一般形式.     

下滑风险限制下相依风险的最优停止损失再保险

采用Copula函数的相依风险模型和方差保费原理,从保险人的角度考虑了两相依风险的最优停止损失再保险,得到了VaRT标准下的最优保留值及其存在条件.     

我国医药行业国企与民企间的风险传染分析 ——基于国企混改后的实证研究

通过Granger因果检验和以t分布为边缘分布的混合Copula函数对我国医药行业国企混改前后与民企间的相依关系进行研究,并且用蒙特卡洛方法分析了在不同置信水平下国企和民企间的风险特征,结果表明,用混合Copula函数刻画的国企和民企间相依结构最优,混改后我国医药行业国企和民企之间的联动性有所增强,面临的风险也有所降低...     

基于藤Copula-POT的多资产尾部相依结构的研究

在基于pair-Copula高维建模方法的藤Copula理论框架下,构建了藤结构Copula-POT模型,并采用C藤和D藤结构分解下的Gaussian Copula和Frank Copula函数来研究外汇资产间的尾部相依结构.该模型考虑了单个资产的尾部特征,且克服了传统Copula的"维数灾难"问题,能更好地描述资产尾部间的相依结构.基于四种外汇资产(美元、欧元、日元和港币)的实证结果表明D藤能更好的对外汇资产间尾部相依结构进行描述,且D藤分解模式下的Frank Copula能更准确反映外汇资产尾部间的相依性,并针对外汇储备投资,给出相应的建议.     

指令驱动市场的流动性成本及影响因素分析

结合价格和申报数量，构建了指令驱动市场中股票流动性成本的事前测度方法，并采用上海证券市场的股票实时行情数据分析了流动性成本及影响因素．结论表明：上海股市的相对流动性成本呈“L”形曲线；随着股票价格、平均交易规模、波动性和非流通股所占总股本比例的增加，相对流动性成本逐渐增加；随着换手率的增加，相对流动性成本逐渐减少．     

基于Copula GARCH MMBP的Monte Carlo期权定价方法

本文将与两种指数相关的股权挂钩票据的定价问题转化为期权定价问题,提出了一种基于Copula模型的Monte Carlo期权定价方法.针对两组对数收益率序列的相关性结构,本文运用Copula GARCH 模型进行了拟合,并采用修正的极大似然估计方法对模型的参数进行了估计.作为应用,本文对汇丰银行发行的一种股权挂钩票据进行了定价和利润分析.     

基于Gaussian Copula与t-Copula的沪深股指相关性分析

针对沪深股指,讨论了Gaussian Copula与t-Copula的密度函数,并进行相关性建模，采用二步估计法对所建模型进行参数估计并给出了相关性指标。 最后,通过Monte Carlo模拟的方法比较了Copula关联结构之间的差异。     

基于核方法的Copula函数的估计

介绍了Copula函数的基本定义和性质以及非参数统计中的核估计方法,运用核估计方法来估计Copula函数,应用核估计的性质证明了估计出的Copula函数是真实Copula函数的一致强相合。     

基于日内流动性模式的最优变现策略

考虑到交易的价格影响是该时刻的交易量与市场流动性折扣的函数,假设风险资产价格服从算术布朗运动,以及分别在不考虑日内流动性模式,考虑L形和U形日内流动性模式的基础上,采用拉格朗日运动方程以及Frobenius方法,得到了大额风险头寸的日内最优变现策略.结果表明,最优变现速度与投资者的风险厌恶程度、资产波动率成正比;与临时性冲击系数、日内流动性折扣系数成反比.上述三种情形下的最优变现策略模式分别呈L形、反S形或倒J形、倒J形或反S形.     

中国证券市场日内流动性实证研究

对中国证券市场独特的连续竞价交易制度流动性问题进行了理论分析，设计了中国征券市场日内流动性的3个重要实证指标．研究结果表明，中国证券市场日内流动性逐时增加；市场深度指标较之市场宽度指标更有价值；流动性与股价绝对值成正比关系．     

Copula-EVT模型及其投资组合风险分析中应用

Copula技术广泛地应用于金融领域,特别是在金融风险、投资组合、资产定价的方面,目前已成为解决金融问题的一个有力工具.本文将Copula技术应用于沪深股市投资组合当中,由于VaR和ES表达式难以求出,于是采用蒙特卡罗模拟的方法模拟组合收益走势,进而计算出在不同置信水平下的风险价值(VaR)和期望不足(ES),其中对数收益边缘分布函数由中心和左尾为Laplace分布,右尾为极值分布组成.从Basle交通灯法返回检验的结果来看,Copula-EVT模型能够较好度量组合风险.     

基于阿基米德Copula的投资组合风险分析

应用阿基米德Copula分析沪深股票市场投资组合风险,样本区间从2000年1月4日至2006年11月8日,共1639组有效数据．首先,由于金融数据不具有正态性,且是厚尾的,因而应用极值理论对边缘分布建模;然后,采用极大似然估计对给定的5个阿基米德Copula进行参数估计,从中选择能更好拟合实际数据相关性的Copula;最后,运用Monte Carlo模拟方法计算相应的风险价值（VaR）,确定最优的组合系数．结果表明,当组合系数β=0．33时,沪深股市投资组合风险最小．     

广东西江北江洪水联合概率分布研究

 基于Copula函数分析了由思贤滘连通的广东西江水文站 马口和北江水文站 三水构成的两个样本的洪水联合概率分布特征,获得如下结论：经过优选的马口、三水洪水边缘分布可分别由P-III型和GEV表示;拟合优度检验指标表明二者的最优连接函数均为Archimedean copula类的Gumbel-Hougaard Copula;重现期介于10~500 a之间的马口、三水洪水边缘分布与联合分布的洪水设计值相对差值大约介于0.6%~1.5%之间;基于条件概率计算的两站相同设计频率洪水的遭遇概率都大于88%。     

国内外股票市场相关性的Copula分析

揭示了Copula函数和Kendall τ统计量的内在关系,选择最优的Copula函数描述了两变量的相关性结构,并采用Copula函数建立了变量尾部相关性的表达式．实例分析表明,Copula方法可以较好地描述国内外股票市场之间的相关性结构,便于计算尾部相关性参数,为风险量化管理提供了一种新途径。