基于BEMD和Copula的沪港股市相关性研究

为深入探讨沪港两股市间相关结构的微观特征,本文在Copula理论的基础上引入二元经验模态分解(BEMD)算法,分别刻画了上证综指和恒生指数日收益率序列之间的整体相关性和微观相关性。研究结果表明,在港股市间整体相关性方面以及经BEMD分解后不同尺度上微观相关性刻画方面,时变SJC Copula函数都能较好地描述两收益率序列之间的相关结构,即沪港股市间存在时变的非对称尾部相关关系。此结果也进一步证实新方法在刻画相关性方面的有效性。     

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Copula模型的股市收益率与成交量的相关分析

建立了基于AR(1)-GARCH(1,1)的Gumbel Copula模型,并以此为基础刻画了中国房地产股市收益率与成交量之间的相关性.通过AIC信息准则进行拟合优度检验发现,Gumbel Copula函数模型能够更好地刻画收益率与成交量之间的相关结构,收益率与成交量之间存在上尾高的非对称相关,以及很弱的正相关的特征.     

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模型的多维地震动参数相关性分析

地震动常被拆解为两个水平向分量(x、y)和一个竖向分量(z)。为探寻Copula模型在多维地震动参数相关性分析中的应用可行性,从太平洋工程抗震研究中心选取1 500组实测地震动,并从强度、持时和频谱3个方面筛选出12组地震动参数用于表征分析地震动不同向分量间的相关性。首先,计算得到u-v(u、v为地震动两个水平向分量和一个竖向分量中的任意两个分量,u、v=x,y,z)向分量间12组地震动参数的Pearson线性相关系数、Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数。其次,结合柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-Smirnov, K-S)检验和贝叶斯信息准则(the Bayesian information criteria, BIC)建立了12组地震动参数在x、y、z向分量上的最优概率模型。最后,利用BIC准则确定了u-v向分量间地震动参数的最优Copula函数,建立了u-v向分量间12组地震动参数的联合概率函数。结果表明：12组地震动参数相关性较好,但反应谱峰值对应周期参数在u-v向分量间的相关性和阿里亚斯强度参数在x-z向、y-z向分量间的相关性较低;通过Cop...     

沪港通对A股市场的影响——基于ARIMA模型的预测分析

股票市场是实体经济的睛雨表,沪港通的实行对中国股票市场的影响较大.利用ARIMA模型对沪港通正式开通前后一段时间的上证综指进行模拟预测,通过建立模型、参数估计、残差检验及追溯模拟分析了沪港通对我国股票市场的影响.预测结果显示,在沪港通正式实行后的一段时间内,上证综指的实际值与预测值的差值大部分为正数,该结果表明:由于投资者信心的提升以及股票市场的资金注入量的加大,沪港通的实行对我国股票市场产生了一定的正向影响.     

沪港通对A股市场的影响—基于ARIMA模型的预测分析

股票市场是实体经济的睛雨表,沪港通的实行对中国股票市场的影响较大,本文利用ARIMA模型对沪港通正式开通前后一段时间的上证综指进行模拟预测,通过建立模型、参数估计、残差检验及追溯模拟分析了沪港通对我国股票市场的影响。预测结果显示,在沪港通正式实行后的一段时间内,上证综指的实际值与预测值的差值大部分为正数,该结果表明：由于投资者信心的提升以及股票市场的资金注入量的加大,沪港通的实行对我国股票市场产生了一定的正向影响。     

基于时变Copula的中美股市联动性

本文应用时变正态Copula函数分析了股票指数之间的联动性变化,并对最近的时间周期细化分段研究,发现中美股市之间有一定联动性但不稳定;内地股票市场与香港股票市场的联动性有较强的正相关关系,其相关程度在近期有增强的趋势。在金融危机时期各个股市之间的联动性都会有上升。在股市运行趋势反转变化时,股市之间的相关性会发生较大变动。     

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Copula理论的相关性测度

文章研究了随机变量的相关性测度Kendall's τ与Spearman's ρ之间的关系.利用Copula方法,得到了两者的比值ρ/τ变化的不等式.针对一类Copula参数族,证明了比值的极限值是3/2.     

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研究

研究了度量相关性的两个工具：秩相关系数和尾部相关系数．在Archimedean Copula族中选择最优的Clayton Copula来度量上证综指和深圳成指尾部相关性，得出两者具有较强的下尾相关性，且量化后的相关性能够较好预测股票市场的变化．     

基于门限CARE模型的股市收益自相关性研究

股市收益率的自相关性是金融计量研究的热点问题,对股市风险进行有效度量具有重要意义.考虑到金融收益率序列存在尖峰厚尾与非线性特征,传统的线性模型(例如均值回归模型、分位数自回归模型、期望分位数自回归模型等)往往难以在该信息特点上分析.因此,以正负向收益方式作为分段机制,建立门限自回归期望分位数(TCARE)模型,刻画收益...     

沪港通启航,推动资本市场重大制度创新

<正>11月17日上午9时30分,随着开市锣声在上交所和港交所两地响起,中国资本市场双向开放的首发车——1117号列车从沪港两地同时启程。通过沪港通这条双向列车,两地资金涌向对方股市。这既有北水南下,也有南水北上,买卖均以人民币交收。这是中国资本市场历史性的一刻。它标志着沪港两地股市顺应全球化和市场国际化的发展趋势实现互联互通、互惠互利。它既是香港金融市场发展的一个里程碑,更是A股对外开放迈出的关键一步,并有望实现以开放促改革,     

沪港通对中国市场效率的影响（英文）

研究了沪港通对中国市场效率的影响.应用双重差分模型,我们发现连通公司在公告后的20 d内价格增加约4%,并且成交量、流动性和波动性显著增加.我们的研究表明投资者对波动风险要求溢价.此外,在上海市场,香港投资者的参与有助于降低连通股票的波动性,而在香港市场,上海投资者的参与增加了连通股票的波动性.这种跨市场的差异与投资者交易行为在不同市场上的异质性是一致的.这表明两个市场之间存在风险溢出效应.价格重估和风险溢出表明,沪港通的实施提高了中国市场的效率.     

基于Copula函数的证券基金与股价指数的尾部相关性分析

利用Granger因果检验考察上证基金指数及股票指数间的联动特征,发现股票指数是基金指数的Granger成因.分别对基金指数及股票指数的收益率建立时间序列GARCH模型,引入Archimedean Copuh族的函数研究基金与股票收益之间的尾部相关性,研究表明基金指数和股票指数尾部相关性较高,基金市场随股票市场的涨跌而发生变化,且相关性在熊市期间强于牛市期间.     

基于Copula模型的云南省地质灾害风险评估研究

云南省是中国地质灾害最严重的省份之一,地质灾害造成的损失主要包括直接经济损失和人员伤亡.以云南省1991—2020年期间的地质灾害年度统计数据作为研究样本,利用地质灾害造成的直接经济损失和以因灾死亡人数转化的间接经济损失为边缘分布建立Copula函数模型,通过蒙特卡罗模拟计算云南省地质灾害的年度风险度量值,实现通过货币化的方式对云南省地质灾害风险水平进行量化.最后,结合云南省地质灾害风险损失特点,应用计算出的风险度量值,提出了云南省地质灾害风险的分摊模式.     

基于Copula相依模型的指数保费预测

指数保费原理是非寿险精算中的一种重要保费原理,在理论和实际中都有重要应用.然而,大部分关于指数保费的统计推断文献都假设风险是相互独立或条件独立的,这种独立性在实际中并不一定成立.基于Copula相依模型,给出了指数保费的预测,并讨论了保费预测的性质.最后给出了在Calyton Copula模型下指数保费预测公式.