基于MA-EGARCH-t-Copula模型的金融市场相关关系的研究

构建MA-EGARCH-t-Copula模型研究深证综合指数和中小板指数相关关系.选取深证综合指数与中小板指数的日收盘指数序列,利用MA-EGARCH-t模型构建Copula函数的边缘分布,使用AIC准则确定模型阶数及参数,结合秩相关系数选取较优的Copula函数刻画深证综合指数与中小板指数的相关关系,进一步利用欧氏距离法进行拟合优度检验.结果表明,t-Copula可以较好地拟合深证综合股指和中小板股指的日收益率序列间关系,两股指日收益率序列呈现出较强的相关性以及对称尾部相关性.     

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。     

有色金属板块指数与期货价格相关性研究——基于Copula函数的实证分析

对有色金属板块指数与期货价格相关性研究,旨在度量其相互影响的程度,而Copula函数可以准确地反映变量间的相关结构,尤其是尾部特征.在收益率序列存在异方差的情况下引入EGARCH模型,再进行Copula建模,实证结果表明,T-Copula函数和Gumbel Copula能很好地刻画两者的相关性.     

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.     

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函数和SPEI的广东北江流域干旱频率分析

选取广东北江流域18测站近50年日均温、日降水数据,计算出标准化降水蒸散指数(SPEI),通过游程理论确定干旱历时、烈度、烈度峰值等干旱变量;选用11种概率分布函数对干旱烈度和烈度峰值进行拟合,采用线性矩法估计参数,通过Kolmogorov-Smirnov方法进行拟合优度检验,确定出最佳的概率分布函数,并在此基础上对干旱变量10年一遇设计值进行空间分析。通过Genest-Rivest方法及尾部相关性分析,本文选取具有上尾相关性的GH Copula作为干旱变量的联接函数,并采用相关性指标法估计参数;进而对流域干旱变量联合概率分布进行研究,以期为分析区域水量平衡及防灾减害的干旱风险管理提供科学依据。     

基于Copula理论和非参数极值估计在上下游水位的相关性分析应用

基于Copula函数的理论对非参数极值Copula进行改进,使其满足顶点约束;结合时变Copula理论,给出时变Copula函数的非参数极值估计;最后采用新的方法,对径流上游夹河滩水位和下游高村水位的相关性进行分析验证,体现了时变Copula的非参数极值估计在刻画随机变量相关性方面更优越、合理,具有一定的实际参考价值。     

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函数的桂平航运枢纽水闸设计洪水位

针对桂平航运枢纽水闸原设计洪水位由经验方法确定、缺乏理论依据的情况,利用Copula函数理论建立二变量设计洪水组合及洪水位的确定方法,并应用于桂平航运枢纽水闸设计洪水位的确定。结果表明:建立的4种常用Copula函数中,Clayton Copula函数拟合效果最好;设计洪水组合应该包括Copula同现重现期等于设计重现期的所有洪水组合;按照建立的方法计算得到桂平航运枢纽水闸设计洪水位为43.26 m,通过经验方法确定的原设计洪水位为43.48 m,可达到防洪要求,且略偏安全。     

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。     

Copula函数在金融市场组合风险中的相关性研究

Copula函数是一种将联合分布与边缘分布连接在一起的函数,它描述了变量间的相关性。1999年后Copula函数已在统计上得到广泛应用并开始应用于金融领域。自然地作为一种可以研究非线性、非对称相关的统计理论,Copula函数在国际上被迅速应用到金融市场的相关性分析、金融风险的管理与防范以及资产定价、保险定价等方面。     

基于失效物理的风电机组多故障可靠性建模方法

风电机组由于功能结构复杂且工作环境恶劣导致其退化状态呈现多样性特点,失效形式往往是多种故障耦合作用的结果,因此单独采用某一变量的性能退化过程作为评估风电机组寿命及可靠性模型是不全面的。为了更精确反映系统内部和外部性能指标的相关性,提出了一种基于失效物理的风电机组多故障可靠性建模方法。首先分析了风电机组多应力耦合下的工作环境和故障特性,通过基于失效物理的可靠性仿真分析方法获得寿命分布函数,并将其作为边缘分布函数;其次在考虑故障模式相关性时,引入两阶段估计法对Copula函数的模型进行参数估计。通过对比不同类型Copula函数的秩相关系数和平方欧氏距离,确定最优Copula函数。最后利用Skla定理和逐步分析的思想,建立多故障模式耦合下的简化风电机组可靠性模型。结果表明,考虑可靠性指标相关性时得到的可靠性结果更加合理,同时该方法避免了风电机组寿命预测和可靠性评估的保守估计,具有较好的实用性和可操作性。     

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.     

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.     

基于蒙特卡罗法的国内股票市场的Copula分析

对于给定的几种Copula模型,通过Monte-Carlo模拟得到它们的模拟图,与实际得到的图形加以比较分析,并计算模拟值与真实值的距离,可找到此时最优的Copula函数.然后通过Q-Q图比较了各种模型的拟合程度,最后进行了拟合优度检验,验证所得的函数确为最优的Copula,最后用上证指数和深证指数进行了实证分析.     

基于高频数据的金融市场风险溢出研究

近年来,金融市场间的联动现象日趋频繁,跨市场的风险溢出进一步增强.2015年以来,中国股票市场迅速发展,但也出现了大幅度的波动.因此,在维护金融稳定、防范金融风险的背景下,加强对中国股市的风险监控,降低外部冲击的影响具有重要的现实意义.建立EGARCH-Copula模型研究沪市与港市之间的相关结构,计算谱风险和VaR值以度量波动溢出效应.选取每隔5 min的上证综合指数和香港恒生指数收益率序列,进行小波降噪后,构建EGARCH模型拟合其边缘分布,选择Copula函数刻画它们之间的相关结构,Monte Carlo模拟计算谱风险和VaR值.实证结果显示,t-EGARCH-Gumbel Copula模型能够较好地描述沪市与港市之间的尾部相关结构;谱风险值随着风险厌恶系数的增大而增大,比VaR值更能捕捉尾部的极端风险,降低投资者的损失.