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运用带延迟拒绝的可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(DRJMCMC)来研究多元混合模型的参数估计和模型选择问题.在混合元的分裂和合并过程中,依然遵照转移前后模型的一阶和二阶矩不变的原则,同时引进随机产生的正交阵解决协方差矩阵不同的问题.还给出DRJMCMC算法在多元正态混合模型中的接受概率的具体表达式.最后给出了一些模拟数据的结果来验证这个算法的可行性及优良性. 相似文献
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首先应用结合变量选择的logistic模型估计了上市公司的违约概率,接着采用核密度估计方法和Archimedean copula函数分别拟合了上市公司的违约概率变化和市值变化的边缘分布和联合分布.并在大样本下通过条件VaR检验了结构化信用分析模型在中国市场的适用性.实证结果显示上市公司信用风险和公司市值变化之间存在负相关关系,公司财务的恶化或好转会对市值产生影响,且违约概率上升风险对市值降低较为敏感.此外,市场违约概率分布的变化是影响模型预测精度的主要因素,而违约概率和市值变化间相依结构的影响则相对较小. 相似文献
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基于Copula方法的条件VaR估计 总被引：4，自引：0，他引：4
给出了股价日内波幅的定义，并应用Copula方法得到了股票价格日内波幅和收益率的相依结构，以及两者之间的尾部相依系数．利用Copula相依结构可以估计出联合分布以及日内波幅条件下的条件分布，进而得到条件VaR的估计．最后对上证指数和浦发银行股票进行了实证分析和比较，获得了有意义的结果． 相似文献
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近年来,泡沫的识别和检验一直是金融领域中的一个重要研究课题.常见的研究方法包括基于ADF测试法和PWY替代法.高频金融时间序列存在序列相关性,为了去除序列相关性的影响,并能应对同一样本周期内出现多个泡沫的情况进行检验,对PWY 替代法从考虑序列相关性的视角做出了修正,并应用BSADF法获得统计量序列,并基于模拟方法给出... 相似文献
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风险价值VaR是一种非常重要的风险度量方法,基于C藤copula(canonical vine copula)给出了条件VaR的一种新的估计方法.首先基于C藤copula对连续几个交易日收益率之间的自相依结构进行了估计,进而给出了在前n个交易日收益率条件下,下一交易日收益率密度函数的估计方法,并对下一交易日的VaR值进行估计.C藤copula的引入使我们能更准确地描述收益率序列中的相依结构,从而能够更加准确地预测市场风险.最后分别对沪深300指数、上证180指数和上海黄金交易所贵金属价格进行了CVaR估计以及预测效果检验实证分析,实证结果表明所提出的模型在VaR值预测方面的表现要远远优于历史模拟法以及方差-协方差法等. 相似文献
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基于Copula2GARCH 的投资组合风险分析 总被引：12，自引：0，他引：12
结合Copula及GARCH模型的预报功能,建立了投资组合风险分析的Copula-GARCH模型.利用这个模型,对我国股票市场实际组合投资问题进行了风险分析,并给出了最小风险组合的具体形式. 相似文献