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。     

基于时变Copula模型的股指收益率相依关系研究

为了研究股票市场之间的互动性与相关性,基于时变Copula模型研究上证指数、深证成指、香港恒生指数和美国道琼斯指数收益率间的相依关系。首先,对4个样本收益率序列建立自回归移动取平均-广义自回归条件异方差(autoregressive moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, ARMA-GARCH)模型族以确定单个边缘分布;其次,利用常见的常系数Copula函数及时变Copula函数分别对股指收益率序列的相依关系建立模型,并对这2种模型进行对比;最后,基于正态Copula模型分别对两两股指间的相依关系做比较分析。研究结果显示,时变Copula模型的拟合效果要明显优于常系数Copula模型;沪、深股市相依性最强,相关系数接近0.9,A股与港股的相关系数接近0.5,与美股的相关系数在0.15上下波动,A股与港股的相依性要强于A股与美股之间的相依性,港股与美股的相关系数为0.27,与A股相比,港股与美股的相依性更强。本研究方法可应用于金融行业其他领域以了解资金的流向和市场效率。     

基于Copula模型的机翼结冰飞行风险定量评估方法研究

结冰条件下飞行风险定量评估可以为飞机结冰适航验证提供参考指标。提出了极值理论与Copular模型相结合的机翼结冰条件下风险定量评估方法。基于人 机 环复杂动力学模型进行蒙特卡罗仿真实验,提取了关键飞行参数（空速、滚转角和迎角）极值。利用辨识得到的参数进行拟合优度检验,验证了Joe Copula模型能够较为准确描述三维极值参数联合分布形式。通过建立的风险概率判据计算了飞行风险概率,分析表明结冰风险事件往往伴随着飞行安全关键参数不同程度的超限和耦合影响。所提方法可为结冰条件下的飞行风险定量评估和预测管控提供理论参考依据。     

基于Copula函数的中国房地产业与银行业风险传染研究

针对房地产业与银行业间存在的非线性及动态时变的复杂关系,以2005-01-04～2018-12-28日数据为研究样本,通过动态时变Copula函数对中国房地产业与银行业间非线性相依关系及金融危机时期的风险传染进行检验,并基于金融关联理论及行为金融理论探究了三种风险传染渠道.结果表明,中国房地产业与银行业间存在非线性、非...     

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.     

时变β资产定价模型:基于个股的检验

基于因子β随公司规模、账面市值比而变的动态随机一般均衡模型,给出时变β的条件资产定价模型,并使用宏观经济变量对α建模,对风险调整收益进行个股检验.发现时变口的多因子模型可解释规模效应和价值效应,但无法解释流动性效应和惯量效应.α随宏观经济变量而变时,惯量效应消失,因此惯量策略能够获利与经济周期变化有关.实证结果支持风险定价的理性资产定价理论,即超额收益由风险因子和因子β决定.     

基于Copula函数的黄海波高周期联合统计分析

为研究黄海中部海域波浪的年极值波高与年极值周期联合分布,基于黄海海域3个位置点1999—2018年SWAN后报波浪数据,采用5种单变量分布拟合年极值波高和年极值周期,通过拟合优度评价得到各位置点年极值波高和年极值周期的最优单变量分布,利用Copula函数理论建立了年极值波高和年极值周期联合分布函数,并与单变量分布波高和周期设计值进行了对比分析。结果表明:黄海中部海域波高周期联合分布可能存在区域性特征;波高周期联合分布得到的波高、周期设计值较同设计频率下的单变量分布设计值高;相同波高和周期设计频率下,单变量重现期最大,条件重现期次之,联合重现期最小。     

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．     

一类特殊多元极值Copula的性质

针对一类构造得到的多元极值Copula,研究它的边界性质及尾部相关度量,并给出尾部相关度量的解析表达式.结果表明,若对参数加以约束,则其上尾相关系数可以表示成构成它的Copula的上尾相关系数的凸和.     

基于时变多元Copula-VaR的商业银行汇率风险度量

构建了一个时变多元Copula模型,并运用Monte Carlo模拟技术计算VaR,以期更准确地度量人民币兑美元、欧元、日元和港元4种汇率可能给商业银行带来的风险.然后将其度量效果与静态多元Copula-VaR的度量效果进行比较分析.实证结果表明:人民币兑各主要货币汇率之间的相关结构以时变方式变动,基于时变多元Copula-VaR的商业银行汇率风险的度量效果更好.     

基于极值Copula的风险价值模型研究

利用Monte Carlo模拟对投资组合风险价值进行估计,假设风险资产的对数收益分布在中心服从边缘正态分布的多维Gaussian或Student-Copula分布,尾部服从极值分布。应用本模型对12只沪市股票计算持有期为1天的99%VaR,并执行4年时间窗的返回检验,证明了Copula-EVT方法好于正态对数收益分布的VaR模型。     

基于极值理论和Copula的灾难风险建模研究

利用极值理论中的广义极值分布(GEVD)对单一灾难事件的特性进行刻画，然后利用Copula函数把不同的灾难风险组合起来，构造其联合分布，并提出了适合模型的蒙特卡罗算法．最后利用实例说明了GEVD-Copula组合建模的应用，得出了有益结论。     

基于Copula的澜沧江流域气象干旱风险分析

基于云南省澜沧江流域9个气象站点在1953—2015年逐月降水、蒸散发序列,构建标准化降水蒸散发指数SPEI,采用游程理论分离干旱特征变量,利用Copula函数建立联合分布函数,分析干旱发生概率及其重现期.结果表明:1)当发生相同程度历时、强度的干旱事件时,澜沧江流域北部区域的发生频率高于南部;2)不同地区的联合重现期等值线变化趋势不同,实际重现期介于联合重现期与同现重现期之间,联合重现期与同现重现期的值可作为预测实际重现期的区间范围;3)通过重现期确定不同程度干旱对应的区间范围;4)流域内轻微干旱风险概率为5.50%～11.05%、中度干旱风险概率为17.43%～39.31%、重度干旱风险概率为12.89%～17.83%、特大干旱风险概率为7.20%～14.00%.研究结果可为澜沧江流域干旱风险应对提供有益参考.     

基于Copula的VaR计算

VaR是常见的风险度量工具,本文在蒙特卡罗方法中引入连接函数（copula）,通过图形方法、统计推断和AIC准则等,找出最优的Copula函数,并用它计算VaR和验证其有效性．     

基于谱风险测度的期指保证金水平设定

沪深300股指期货合约已经在2010-04-16正式上市交易.在股指期货合约的交易中,设定合适的保证金水平是风险控制的关键.在能够保证覆盖价格波动的情况下,保证金水平应该尽可能地降低以提高资金使用效率和降低交易成本.基于极值理论的POT模型,利用谱风险测度对沪深300股指期货合约的保证金水平做实证研究,并对比传统的VaR方法和ES方法,实证结果表明,当前的保证金水平设定较高,通过谱风险测度所设定的保证金水平比较合适.     

基于小波极值理论的中国股市风险研究

运用条件风险价值(CVaR)模型实现对市场风险的监控,把小波变换和极值理论结合在一起对CVaR进行估计.第一阶段,用小波方法确定广义Pareto分布的阈值;第二阶段,把基于小波变换的阈值运用到极值理论中,然后运用极值理论估计CVaR.选用香港恒生指数和深证综指进行实证分析,把基于小波变换的极值理论估计的CVaR与条件极值理论估计的CVaR进行比较,根据失败数量和尾部损失检验,发现基于小波变换的极值理论能够提高预测的精准性.     

基于时变相关Copula的最小方差套期保值研究

在传统的最小方差套期保值的基础上,引入时变相关的正态Copula函数,借助Copula函数计算中位数相关系数,代替传统的Pearson相关系数,以提高套期保值效果.时变相关Copula函数的引入,可描述现货价格收益率和期货价格收益率相关结构动态变化的特征,从而解决套期保值效果结构性失真的问题;使用Copula模型计算中位数相关系数,弥补现有方法不能度量非线性关系的不足,解决当现货价格收益率或者期货价格收益率发生较大波动时套期保值比率确定的问题.实证结果表明:本研究提出的模型有效性高于传统的套期保值模型,利用本模型可以更好地规避现货市场的市场风险.     

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．