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.     

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Copula函数对简单相依系统单调性的研究

在应用Copula函数来表示系统可靠度的基础上, 用判断函数单调性的方法通过判断可靠度函数的单调性去判断系统的单调性, 并通过这种方法对部件具有相依性的串联系统、并联系统以及并串、串并联系统的单调性进行判断, 得出这几种简单相依系统为单调系统的结论.     

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．     

关于下尾相依Copula的若干性质

下尾相依Copula(LTDC)刻划了随机变量之间的尾部相依结构.对于Archimedean Copula的LTDC,讨论了其相依性随尾部水平变化的动态特性,建立了和谐序在LTDC变换下封闭的充分条件,同时计算了LTDC的下尾相依系数.     

部件部分相依混合系统的可靠性研究

可靠性理论绝大多数都是在系统中部件完全独立的前提下对系统进行的可靠性研究。由于实际的需要系统中部件经常会出现相依的情形。Copula函数的出现,为研究相依性提供了一种有效的方法。在一些学者应用Copula函数研究部件全相依的基础上,研究了部件部分相依情形时相关模型的可靠度、失效率等可靠性指标。     

NA相依样本非参数回归函数加权核估计

在ＮＡ相依样本下研究非参数回归函数加权核估计的相合性,对完全收敛和强相合性给出较弱的充分条件。与此同时对ＮＡ序列给出一个简洁实用的Ｂｅｍｓｔｅｉｎ型不等式。     

基于Copula方法的P2P区域风险传染研究

研究P2P网络借贷的风险传染现象,利用Copula方法建模以刻画P2P网络借贷市场间的相依结构,并基于模型对北京、上海、广东等五个区域市场进行实证分析,通过模型的相依性测度对区域风险传染的现象做出进一步分析.实证发现,P2P网贷行业指数具有"尖峰厚尾"的分布特点,二元t-Copula函数对于P2P两两区域市场间的相依结构刻画效果较好,我国P2P网络借贷风险传染具有地域间的差异性,不同区域市场之间存在弱相关性,而不存在显著尾部相关.因此认为,由于当前的行业发展存在地域割裂性,不同区域市场间的风险传染暂不明显.     

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的股票市场VaR和最优投资组合分析

在股票市场风险分析中,对不同股票相关结构的讨论有着重要意义,从而引出对如何选取好的相关结构模型来捕捉股票间的相关变化规律的讨论.本文选取Gauss Copula、t Copula、Gumbel Copula和Mixed Gumbel Copula,运用两步半参数估计法对股票市场相关结构建模,并依据建立的模型进行VaR分析,采用Wald型检验方法来判断VaR估计效果.从效用最大化角度出发,确定最优投资组合.     

Copula在构造联合分布函数中的应用

利用copula构造了具有相同边缘分布的分布函数,讨论了在给定的联合分布和边缘分布的基础上如何构造新的copula的方法,并用构造的copula得到一个二维分布函数。     

基于t-Copula-GARCH-t模型的中国股票市场风险分析

针对传统在险价值(value at risk,VaR)模型的局限性,结合Copula技术和GARCH模型,运用t-Copula-GARCH-t模型对中国股票市场进行风险分析,对上证综合指数和深证综合指数进行了实证研究,结果证实了所应用模型和方法的可行性和有效性.     

基于Copula函数的暴雨潮位组合分析

基于1959—2010年滁河中下游暴雨资料及南京下关站潮位资料,采用Copula函数建立不同重现期下滁河中下游年最大1 d、3 d、7 d暴雨与其相应时间段长江最高潮位的联合分布函数,计算超过某一设计值的暴雨与各个量级潮位、超过某一设计值的潮位与各个量级雨量的遭遇概率。计算结果与南京市城市防洪规划中的结论相近,表明计算方法合理可行,可为暴雨潮位组合计算提供参考。     

基于证据理论的证券投资分析方法

文章基于证券市场的多变性和存在诸多不确定性的客观事实,分析了单一证券投资技术方法的弊端,建议用多种分析方法预测证券未来的走势;引入证据理论来处理不同投资分析方法结论存在的差异;将不同的技术分析方法作为独立的证据源,用Dempster-Shafer合成法则对各种方法的结果予以融合,提高了投资分析结果的可靠性和科学性。