相关性分析中Copula函数的选择

发布时间：2017-11-10 01:38

  本文关键词：相关性分析中Copula函数的选择

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【摘要】：Copula函数在金融分析和风险管理中有广泛的应用,利用Copula函数可以构建组合风险资产的联合收益分布和资产之间的相关性。在构建Copula模型时,一个关键的问题就是如何选择最佳的Copula来拟合实际的金融数据。文章分析了Copula函数选择困难的原因,指出了现有的似然准则选择方法的不足,提出了基于参数Bootstrap技术的对数似然准则检验方法,考虑了更大范围的Copula函数族群,利用模拟实验检验了该方法的选择能力,模拟结果表明对于没有尾部相关性的Copula函数和具有较小的尾部相关性的Copula函数可以较好地进行区分,而且也能区分大部分的具有较大尾部相关系数的Copula函数。同现有的只能区分常见的几类Copula的似然准则选择方法相比,文章提出的方法可以在更大范围内识别不同的Copula函数。
【作者单位】： 山东大学经济学院;山东大学风险管理与保险学系;济南大学数学科学院;
【基金】：教育部人文社科规划基金项目“基于非线性分析方法的金融市场波动与信用风险控制研究”(13YJAZH091) 济南大学科研基金(青年项目)“基于Copula函数和非参数估计的尾部相关性研究”(XKY1315)的资助
【分类号】：F830.91
【正文快照】： 一、引言Copula函数已经广泛应用在金融分析和风险管理中,比如,资本市场的相关性度量、危机传染度量、市场风险的度量、信用风险的度量和衍生产品的定价中都有极其广泛的应用。Copula函数可以非常有效地刻画各种变量之间的相关性,突破了传统的皮尔逊线性相关系数的局限性,对于

【参考文献】

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本文编号：1164538