基于Copula函数的风险度量和保费定价模式

在修正确定等价风险度量方式的基础上,应用Copula连接函数,将组合投资各风险之间的相关性考虑在保费定价和风险度量中,提出一种基于Copula函数以及单个风险是混合分布时基于Copula函数的风险度量和保费定价模式,并证明了其满足的性质.     

三峡库区滑坡土体抗剪强度参数相关性构建的最优Copula函数

Copula函数是一种将联合分布函数与各自边缘分布函数连接在一起的函数,已经成功应用在多个领域.本文为了研究表征抗剪强度参数间相关性的二维Copula函数分布模型最优化识别,在收集的滑坡土体参数基础上,采用K-S检验法确定了抗剪强度参数的最优边缘分布模型,并利用最小平方欧式距离识别出表征抗剪强度参数间相关结构最优的Copula函数.结果表明:Copula函数是构造土体抗剪强度参数c、φ之间联合分布函数的一种有效方法;基于核密度参数估计值的Gaussian Copula函数具有更好地描述参数间相关性的能力,构造方法具有计算简单、适用范围广以及能更好地模拟原始参数间相关性等优点,建议优先采用.该方法应基于监测数据计算后进行Copula函数选择,为工程计算参数选取提供一种新的途径.     

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。     

基于Copula函数的沪深股市相关性分析

选用GPD分布分别对沪深股市对数收益率尾部进行描述,结合样本数据的统计特征,选择合适的二元Copula函数对沪深股市对数收益率的相关性进行描述,对二元Copula函数的参数进行估计。结果表明:二元t-Copula函数比二元正态Copula函数更能捕捉沪深股市的尾部相关性。沪深股市存在着较强的相关性,线性相关系数为0.9356,Kendall相关系数为0.7611,Spearman相关系数为0.9150。     

基于Archimedean Copula函数淮河月径流的随机模拟

以淮河干流蚌埠站64a(1950—2013年)的月径流资料为例,研究Archimedean Copula函数在月径流随机模拟中的应用.先利用4种一维分布函数对每个月径流进行单变量的分布拟合,再利用3种二维Archimedean Copula函数进行相邻月份的联合分布拟合,并对一维分布函数及二维联合分布函数的拟合优度进行判断,以确定拟合效果最优的边缘分布函数和二维Copula函数.基于选定的Copula函数,结合Gibbs采样实现月径流随机模拟,通过比较实测与模拟月径流对该方法进行验证.研究结果表明,Archimedean Copula函数结合Gibbs采样可有效建立相邻月份间的相关性结构,为水文水资源随机模拟提供一种新的途径.     

基于Copula的债务抵押债券定价

针对债务抵押债券(CDO)的定价问题,应用时点改变结构来描述相关资产的动态相关性,通过Copula函数来刻画各个阶段的违约相关结构.针对不同Copula函数的特征,采用AIC准则选择最适合的Copula函数来描述违约相关结构.通过对构建的CDO产品定价研究表明,在不同阶段违约相关结构是不同的,从而求得的CDO各系列定价和期望损失也是不同的.     

基于Copula模型的最大和最小值期权定价

为了克服传统Black-Scholes定价模型中标的资产收益率需要服从正态分布以及在多维资产期权定价中对复杂微分方程的求解和冗长公式等难题,利用非参数核密度方法和Copula函数对最大和最小值期权进行定价.应用非参数核密度方法确定标的资产的边缘密度函数和分布函数,选择了对数据拟合效果最好的Gumbel函数连接边际分布并构造联合分布函数.通过Matlab对基于Copula函数的两资产最大和最小值期权的非参数定价模型进行积分运算.最后得出两资产的最大和最小值期权价格.     

高斯Copula的一点注记

Copula函数把边缘分布函数与联合分布函数联系起来,是研究变量间相依性的一种有效工具.而高斯分布在实际应用中占有重要的地位,本文主要研究高斯分布的极尾相依系数、极高斯Copula函数,推导出极值高斯Copula函数.     

Copula函数的参数估计

Copula理论在统计及金融分析中有着广泛的应用。在利用Copula理论对多元分布函数进行建模时,其中一个关键问题是如何估计Copula函数中的参数。文章通过例子对Copula函数中的参数估计问题进行了探讨。     

基于Copula的沪深股市相依结构与相关模式研究

针对传统Pearson线性相关系数与Granger因果分析法的不足,采用一种特殊的相关性分析方法—Copula函数方法对沪深股市相关结构与相关模式进行研究。首先用核密度估计方法对Copula函数的边缘分布进行估计,再结合秩相关系数对数据拟合较好的Copula函数进行选择,最后用离散L2范数评价方法对其拟合程度进行检验。研究发现,t-Copula可以较好地拟合沪深股市的日收益率序列,沪深股市日收益率序列呈现出较强的相关性以及对称的尾部相关性,当沪深两市出现大幅震荡时,两市收益率的协同作用将大幅增强。     

基于Copula的中国股市与基金回报的尾部相关性分析

本文运用二元Archimedean Copula函数分析上证三支股票和三支基金回报间的尾部相关性,以求得出这几种股票与所选取基金之间的相关度.结果表明,在众多具有非对称尾部相关性的Archimede-an Copula函数族类中,所选用三类具有代表性的Copula均不能很好地描述所选股票与基金间的相关性.由此得出,所选择股票与基金的相关性在一年时间跨度内难以用Copula捕捉,这种现象应引起风险管理者的注意.     

基于Copula函数选择的多元退化产品可靠性模型

针对含有多个退化量的产品可靠性评估问题,提出了一种基于Copula函数选择的可靠性建模方法。首先,采用Anderson-Darling统计量对退化量进行拟合优度检验,选择其最优分布函数;其次,绘制退化量分布函数中的分布参数随测量时间的变化曲线,判断其与时间和应力的相关性;再次,给出一种选择Copula函数的综合方法,该方法结合了三种常用的选择方法;同时,采用两步似然估计法对未知参数进行了评估;最后,通过硫化丁腈橡胶O型密封圈进行恒定应力加速退化试验对方法的正确性进行了实例验证,并且与二维正态分布模型、形状参数为常数时的可靠性评估结果进行了对比分析。分析结果表明,给出的方法具有更好的实用性和更广泛的应用。     

基于Copula函数的沪市资金流强弱指数相关性研究

选取2014.05.05到2014.10.24沪市股票每日分笔数据,基于Copula连接函数对沪市资金流强弱指数相关性进行讨论。确定随机变量分布情况,通过二元频数、频率直方图的图形特征选出合适的Copula函数类型,同时确定出Copula函数的具体表达形式,并通过了Q-Q图检验。研究显示,Gumbel Copula函数可以很好描绘沪市资金流强弱指数两两之间上尾相关性结构特征。     

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.     

相关系数与Copula函数相关性比较研究

对传统的几种相关性测度指标进行对比分析,并探讨了Copula函数在相关分析中的应用.结果表明,Copula函数是相关性测度的"归一"指标,且能提供更丰富的相关信息,在相关分析中具有独特的优势.     

基于Copula的极值重置期权定价

目的在风险中性条件下构建极值重置期权定价模型。方法根据期权价格为收益期望的贴现,运用Copula函数构造风险中性条件下的极值重置期权定价模型,选取2支标的资产的价格数据进行实证分析,运用平方欧氏距离标准判别最佳的定价模型。结果与结论 Gumbel Copula为最佳定价模型。相比较于传统的Black-Scholes模型,基于Copula的极值重置期权定价模型具有简洁清晰、易理解的特点。     

基于Copula熵理论的大坝渗流统计模型因子优选

针对大坝渗流统计模型需要考虑较多的前期项,造成参选的因子数量较大,进而导致常规方法的建模误差较高的问题,研究引入Copula熵理论,利用Copula熵和偏互信息(partial mutual information,PMI)相结合的方法,对输入因子的选取进行优化。针对Copula熵的求取,Copula函数采用Gumbel函数,分布采用柯西分布代替正态分布,并引入Hample准则来精确选取因子。将该方法在糯扎渡大坝渗流监测中进行应用,并与常规的因子选择方法进行对比分析,结果表明,采用基于Copula熵的因子优化选取方法的渗流统计模型具有更好的预测效果。     

基于Copula-Glue的水文模型参数的不确定性

 利用现行的Copula函数来描述模型参数之间的相关性,提出基于Copula Glue的水文模型参数不确定性估计方法。选取采样次数为10 000、50 000和100 000,阈值为0.5、0.6和0.7的6种组合,进行了模型参数的不确定性模拟,并与Glue方法的模拟结果进行了对 比。结果表明基于Copula Glue的水文模型参数不确定性估计方法用联合分布代替单独的参数的分布,能够很好地考虑参数之间的 相关性,在同样的采样次数下能够生成更多有效的参数组合,从而更加全面地估计参数的不确定性。     

基于Pair-Copula的条件相关性分析

运用Pair-Copula的思想建立了条件Copula函数模型,提出了几个条件相关性度量,给出了条件Copula的确定方法,并用条件Copula实证研究了两个市场的条件相关性.作为非条件相关性度量的一种补充度量方法,条件相关性能从另一个角度反映出市场间的关系,提供了一种研究相关性分析的新思路.     

金融危机背景下沪综指与深成指指数相关性分析

鉴于中国证券市场沪深两市的构成特征,在金融危机背景下,应用Archimedean Copula函数族中的Gumbel Copula函数和Clayton Copula函数,实证分析沪综指与深成指指数的相关性,结果表明,我国股市总体呈现出一定的一致性和相关性,并且金融危机出现后,沪深两市下跌的一致性程度大于上涨的一致性程度。