基于Copula函数模型的股市交易量与股价相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术界和投资分析人士所研究的热点问题。研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构。应用ARMA(2,1)模型对交易量变量的序列相关性进行修正,基于Copula函数模型研究三个股票市场的交易量与股市指数收益率的相依程度和相依结构。通过χ2检验研究发现:混合Copula函数模型能够刻画交易量与股价之间的相依结构,通过了假设检验;交易量与股价之间存在上尾高下尾低的非对称相依关系且混合有负相依现象,但它们之间的负相依程度较弱。     

基于ARMA-GARCH-COUPULA模型的交易量与股价波动相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术研究和投资分析人士所研究并希望解决的问题.研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构.提出了ARMA-GARCH-Copula函数模型,研究了3个股票市场的日指数对数极差与交易量对数的相依程度和相依结构.研究发现:ARMA-GARCH-Copula函数模型在刻画日指数对数极差与交易量对数之间的相依结构时通过假设检验,日指数对数极差与交易量对数之间存在较强的正相依关系,且具有上尾高、下尾低的非对称的相依现象.     

基于VAR-Copula模型的股价、交易量的相依结构

基于向量自回归(vector autoregression, VAR)误差修正模型, 结合Copula理论建立VAR-Copula模型研究股市指数与交易量之间的Granger因果关系和相依结构. 通过对三个股票市场的实证分析, 发现各市场的指数与交易量之间存在长期的协整关系和由指数到交易量的单向因果关系; 指数对数收益率与交易量对数差分的相依关系复杂, 既有正的相依成分也包含负的相依结构, 且都表现为上尾高的非对称的相依特征.     

基于尖峰厚尾、有偏GARCH-copula模型的风险测度

考虑到证券投资组合中资产收益分布的尖峰厚尾属性和波动率集聚效应以及金融资产变量间的非线性相依结构,假设资产收益率分布服从广义误差分布(GED),以尖峰厚尾、有偏的GJR-GARCH-GED模型刻画资产收益率的边际分布,以copula函数描述变量间的相依性,构建起改进的GARCH-copula模型。以研究GED分布的GJR-GARCH模型与不同copula函数耦合对金融序列的拟合能力,进而测度投资组合风险。实证研究发现,沪深收益波动存在明显的非对称性,适宜采用GJR-GARCH-GED模型处理收益率的尖峰厚尾性,波动率的集聚性。考察上述模型与Clayton copula、Gumbel copula、Frank copula以及t copula耦合下的实际拟合表现,进而对投资组合风险VaR和CVaR检验发现,Clayton copula刻画风险相依性的效果最佳,适合应用于风险管理。     

基于高维R-vine Copula的金融市场投资组合优化研究

为优化国际金融市场的投资组合,本文以全球具有代表性的七大股票市场重要股票指数作为金融市场的典型代表:首先运用较为灵活的APARCH模型来刻画股票指数收益序列的"典型事实"特征,其次针对投资组合优化模型中变量之间复杂相依关系,采用最大生成树MST (maximum spanning tree,MST)算法选择的R-vine Copula来刻画七个股票市场的相依结构,进而测度R-vine Copula相依结构下组合风险CVaR,最后基于R-vine Copula相依结构条件下建立Mean-CVaR投资组合模型,并实证对比了Mean-VaR,Mean-CVaR和基于R-vine Copula相依结构下的MeanCVaR模型的拟合效果.实证结果表明:考虑资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率;基于R-vine Copula相依结构下的Mean-CVaR模型投资组合优化效果明显优于Mean-CVaR模型,而Mean-VaR模型较其它两种模型表现相对较差.     

中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析北大核心CSCDCSSCI

波动率聚集性是金融资产收益率序列中的一个重要特征。构建了Markov机制转换Copula模型研究中国股票市场的波动率聚集性(波动率相关性结构)。采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据,构造已实现波动率作为隐波动率的代理变量,对中国股票市场进行了实证分析。结果表明,SJC Copula相比其他Copula能更好地刻画中国股票市场的波动率聚集性,波动率聚集具有明显的尾部非对称特征,高波动率的聚集相比低波动率的聚集发生概率要更高。另外,基于Markov机制转换SJC Copula模型的研究表明,中国股票市场的波动率聚集还具有明显的尾部动态特征。     

中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析

波动率聚集性是金融资产收益率序列中的一个重要特征。构建了Markov机制转换Copula模型研究中国股票市场的波动率聚集性(波动率相关性结构)。采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据,构造已实现波动率作为隐波动率的代理变量,对中国股票市场进行了实证分析。结果表明,SJC Copula相比其他Copula能更好地刻画中国股票市场的波动率聚集性,波动率聚集具有明显的尾部非对称特征,高波动率的聚集相比低波动率的聚集发生概率要更高。另外,基于Markov机制转换SJC Copula模型的研究表明,中国股票市场的波动率聚集还具有明显的尾部动态特征。     

基于时变Copula的金融开放与风险传染

利用时变Copula研究开放进程下中国大陆股市与国际主要股市间的风险传染问题.用AR(1)-GJR(1,1)-t模型描述各国股指收益率的边际分布, 以时变SJCCopula描述 股指收益率间的动态相依性,分析中国大陆股市与美国股市、英国股市、日本股市以及香港股市2000年1月至2010年11月期间的风险联动. 实证结果表明:在开放进程中中国大陆股市与美国、英国以及日本股市一直保持微弱的下尾相依关系,而与香港股市间 的下尾相依性则随开放程度增加整体上呈显著上升趋势;而与各国际股市的上尾相依性则一直保持较低的水平.     

沪市指数的短期尾部相依结构

短期相依和同期相依是金融资产两类主要的相依关系。应用相依结构Copula函数模型对上海综合指数收益率序列前后一个交易日的价格波动的短期相依关系的尾部相依结构进行了分析。经检验认为Clayton-copula模型能较好地捕捉沪市收益率序列的短期相依关系的变化规律;上证综合指数收益率的短期相依结构有正相依关系也包含了负相依关系,且主(副)对角线上的尾部相依结构表现为非对称的特征。     

基于非线性相依的市场间金融传染度量——测度2015年中国股灾对重要经济体的传染效应

针对真实市场间所具有的非线性、尾部极值相依性及时变性等相依特征,本文以2015年6月中国爆发的股灾为背景,从传染效应的存在性、传染强度、传染方向三个视角深入研究中国股市对日本、美国、韩国三个重要经济体股市的金融传染效应.首先,将极值理论(extreme value theory,EVT)与时变Clayton Copula函数相结合构建时变Clayton Copula-EVT模型,估计下尾极值动态相依系数,并进行统计检验,发现中国股市对日本、美国股市存在风险传染效应,而对韩国股市不存在风险传染效应;进一步地,量化中国股市对日本、美国股市的风险传染强度,发现中国股市对日本、美国股市的传染强度都较大,且中国股市对美国股市的传染强度明显强于其对日本股市的传染强度;最后,利用基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析方法研究中国股市与日本、美国股市之间的风险传染方向,发现股灾后市场间风险传导方向发生了改变,风险主要由中国股市传染至日本、美国股市.上述实证结果为深入研究市场间金融风险传染的非线性相依特征机理提供了有益的参考.     

金融市场动态相关结构的研究

为了研究金融市场间非线性的动态相关结构,提出了一类具有变结构特性的分阶段Copula模型以及相应的二元正态Copula模型变结构点的诊断程序.构建了分阶段二元正态Copula-GARCH模型并用于上海股市各板块之间动态相关结构的研究.结果表明,在刻画金融收益序列之间动态相关结构的能力上,变结构二元正态Copula模型优于时变相关二元正态Copula模型.     

基于SV-Copula的欧盟碳配额现货和期货价格相依性研究

碳配额现货和期货价格的相依性对投资者进行套期保值和投机套利均具有重要意义.本文采用SV (stochastic volatility)模型研究了欧盟碳配额现货和期货价格的波动特征,继而用Copula函数分析了两者之间的相依结构,结果发现:EU ETS (European Union Emissions Trading Scheme)第二阶段和第三阶段的碳现货与碳期货价格都存在显著的波动持续性和杠杆效应,且第三阶段碳现货和碳期货价格的波动风险均大于第二阶段;碳现货和碳期货价格之间存在高度相依性,且第三阶段碳现期货价格尾部相依性更强;两阶段中两者的尾部相依性呈现为对称且厚尾.     

基于多分形的资产组合风险度量建模与实证研究

考虑资产收益率的多分形特征及资产组合收益率间的复杂相依结构,运用Markov switching multifractal(MSM)模型对资产收益建模并结合Copula函数刻画相依结构,构建了资产组合市场风险度量的Copula-MSM模型.以风险价值(VaR)和期望损失(ES)作为市场风险度量工具,选取上证指数和恒生指数构成的资产组合进行实证分析,并比较Copula-MSM, Copula-GARCH和Copula-FIGARCH模型对VaR和ES风险测度的估计精度差异.实证结果表明,与Copula-GARCH和Copula-FIGARCH模型相比Copula-MSM能更准确的估计VaR和ES值,提高风险度量精度.     

基于Copula函数的组合资产条件相依性模型及其应用

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建.组合资产的相依结构受多方面的影响,资产之间的同期相依与单个资产时间上的短期相依是组合资产两类主要的相依关系. 结合条件概率的理论,考虑组合资产之间的同期相依与时间上的短期相依两类关系,建立基于Copula函数相依关系模型研究了沪深股市指数收益率的相依结构.应用三阶段极大似然估计方法对模型的参数进行估计,应用χ²检验统计量对模型进行优度检验和模型的比较.研究结果表明:考虑了单个资产时间上短期相依关系的模型更适合描述沪深股市的相依结构.     

相依风险的车险准备金评估

在多个业务线的准备金估计中,通常假设不同业务线之间相互独立,事实上它们之间往往存在一定的相依关系.它们的相依性可以通过藤Copula函数来描述.藤Copula是解决多个相依随机变量的强有力工具.本文在假设各个业务线的增量已决赔款服从伽玛分布、逆高斯分布和对数正态分布的基础上,建立了各个业务线增量已决赔款相互依赖的藤Copula回归模型,并将此模型应用于一组实际的车险数据,结果表明,考虑相依关系的藤Copula回归模型对准备金的评估结果要优于独立假设下的回归模型对准备金的评估结果.     

金融市场组合风险的相关性研究

研究了上海、深圳两股票市场的相关模式.文章根据Copula函数的意义和广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD),建立了上海、深圳股票市场组合风险的相关结构模型.用GPD和Copula函数分别刻画了上海、深圳股票市场收益率序列的边缘分布以及变量间的相关信息.在此基础上构造了比较灵活的Copula-GARCH-GPD模型.实证研究表明沪深股市的相关模型为Clayton-GARCH-GPD.进一步用蒙特卡洛方法模拟的投资于两股票市场的组合风险表明,联合正态分布模型所得到的组合风险VaR明显地低于用Copula拟合的结果;在较高的置信水平下,Clayton Copula显示的结果更加安全.     

基于变点CAViaR模型的中国房地产市场风险演化模式研究

利用申万一级行业-房地产业指数(200001~201501)数据,通过构建CAViaR模型来对我国房地产市场风险演化模式进行实证分析,研究结果表明:我国房地产市场受外部宏观调控政策冲击,自身走势存在多个突变点;房地产业在不同景气阶段内,其市场风险演化模式特征具有明显差异。总体上,非对称模型(AS)最适合用于刻画我国房地产业市场风险演化模式,而且我国房地产市场风险具有显著的自相关性,前期VaR值对随后的VaR值产生显著的正向影响。房地产市场对利空消息的冲击响应程度要显著大于对利好消息的冲击响应程度,具有显著的非对称性。在行业平稳发展时期,房地产市场对利空和利好消息的冲击具有对称性;在金融危机期间,房地产市场对利空消息的响应程度要大于利好消息,但在行业持续衰退时期,房地产市场对利好消息的响应程度就显著大于对利空消息的响应程度。     

国际主要股票市场联动性——基于藤Copula-HAR-RV模型

随着经济一体化和金融全球化进程的不断加快,世界各国股市间的联动效应越发显著。针对已有研究的不足,利用HAR-RV模型将高频信息和不同频率已实现波动纳入到边缘分布建模过程,基于藤Copula刻画五个国际主要股市间的相依结构,构建了描述股市联动的藤Copula-HAR-RV模型。结果表明:R藤Copula-HAR-RV模型在拟合优度和投资组合分位数预测方面表现最优;国际主要股市相依结构呈现区域集聚特征,香港股市占据中心地位;藤结构中条件市场的加入能够大幅降低股市联动,R藤Copula-HAR-RV相依结构下构建的投资组合具有较好的避险效果。此研究对于市场监管政策制定、风险管理、资产配置等一系列金融实践活动具有理论参考价值和现实意义。     

仿制药一致性评价政策对药品供应链上下游股价相依性的影响研究

药品供应链是保障药品供给的关键,分析其上下游股价的相依性既有助于把握供应链的运作情况,也可为医药行业投资提供参考.鉴于供应链上下游的地位存在有序性,可能导致股价的相依结构非对称,本文首先创新性地构建时变非对称copula模型,动态刻画药品供应链上下游股价的相依性,捕捉其间的相依方向,探讨股价冲击沿供应链的传导路径;其次,引入保序回归刻画仿制药一致性评价政策的推进对药品供应链上下游股价相依性逐步产生影响的过程.结果发现:药品供应链上游和中游、中游和下游股价的相依性时变特征明显,且上游和中游股价的相依方向多次转变;一致性评价政策对供应链上游和中游股价相依性的冲击较大,使其相依程度逐步下降,相依方向反转.     

多风险控制目标下的资产配置模型

相比于VaR风险测度,CVaR风险测度因满足次可加性能够更好地描述金融资产组合风险,而广义极值分布和Copula函数较好地拟合了金融资产收益率的厚尾特征和相依性。本文尝试使用CVaR风险测度和Copula-GEV分布描述金融资产组合的极端值风险,并将其作为风险控制目标引入传统均值-方差模型,构建多风险控制目标下的资产配置优化模型,实现在金融资产配置决策中综合考虑期望收益、波动性风险和极端值风险,并设计PSO-MC优化算法对模型进行求解。通过对我国上市公司股票收益率数据的实证分析,验证了模型及求解算法的有效性。