基于Clayton Copula函数的金融高频数据极小值相依性

基于Clayton Copula函数对股指期货IF1112指数和上证000001指数5min极小值收益率序列的相依性进行了研究,深入探讨了其下尾部微观结构的相依性.     

基于Gumbel Copula函数的金融高频数据极大值相依性

基于Copula函数对股指期货IF1112指数和上证000 001指数5min极大值收益率序列的相依性进行了研究,探讨了它们微观结构的相依性.     

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.     

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.     

Copula相依的Erlang(2)风险模型

本文研究了在按常值红利界限分红的条件下,索赔额与索赔来到时间具有经典FGM Copula相依关系的Erlang(2)风险模型,同时给出了这一模型下Gerber-Shiu期望折扣罚金函数满足的积分-微分方程及其解,研究了这一模型下当索赔额服从指数分布时,破产概率满足的积分-微分方程及其解.     

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.     

基于Copula方法的股票风险的相依性分析

相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.     

基于Copula的沪深股市相依结构与相关模式研究

针对传统Pearson线性相关系数与Granger因果分析法的不足,采用一种特殊的相关性分析方法—Copula函数方法对沪深股市相关结构与相关模式进行研究。首先用核密度估计方法对Copula函数的边缘分布进行估计,再结合秩相关系数对数据拟合较好的Copula函数进行选择,最后用离散L2范数评价方法对其拟合程度进行检验。研究发现,t-Copula可以较好地拟合沪深股市的日收益率序列,沪深股市日收益率序列呈现出较强的相关性以及对称的尾部相关性,当沪深两市出现大幅震荡时,两市收益率的协同作用将大幅增强。     

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．     

基于Copula的石油价格与卢布汇率的相依性研究

利用趋势平稳过程对石油价格和卢布汇率价格序列进行处理,应用Copula-kernel模型对石油价格和卢布汇率的尾部相关性进行了研究。实证分析结果表明,国际油价和卢布汇率之间存在明显非对称的尾部相依结构。     

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.     

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。     

一种离散纵向数据相依结构建模的Cholesky因子模型（英文）

对一类响应变量为离散型的平衡或非平衡纵向数据,提出了均值-相关系数联合回归模型框架,并且使用Cholesky分解方法对模型的相关结构进行参数化,使其具有良好的统计解释性.为了解决似然推断中高维积分计算的难题,提出了一种高效的蒙特卡罗期望最大化(MCEM)算法,并证明了参数估计的渐近性质.模拟实验和实际数据分析表明提出的方法是高度有效的.     

二元相依生存数据的贝叶斯统计诊断

基于FGM Copula函数刻画二元相依生存数据的相关关系,B样条函数拟合边际基本危险函数,建议半参数二元相依生存模型,相比较于全参数模型,其更为灵活柔性,适应范围更广.在贝叶斯理论框架下,基于Gibbs抽样和MH抽样的混合算法,对模型未知参数进行估计同时,建议了贝叶斯数据删除影响分析和贝叶斯局部影响分析的统计诊断方法.数据模拟和实例分析例证了所提出的半参数模型及其算法的可行性,所建议的统计诊断方法能检测出潜在异常点或强影响点.     

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。     

数据仓库的数据建模

简单介绍数据仓库的概念，并把数据仓库与传统关系数据库作了一个比较，介绍了一种适合于数据仓库的数据模型设计方法。     

相依数据非参数核估计的收敛速度

在非参数和半参数模型中，不论数据是独立的还是相依的，都涉及到对未知均值函数或者对某函数的未知条件期望的估计。文章针对这一问题，在数据为混合相依的条件下，给出一般函数条件数学期望的估计，并讨论了它的收敛速度。     

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.