基于copula-SV模型的股市相关性的多分辨分析

发布时间：2017-12-05 17:18

  本文关键词：基于copula-SV模型的股市相关性的多分辨分析

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【摘要】：使用极大重叠离散小波变换将上证指数和深成指数的日数据分解在了4个尺度上,分别采用SV-t模型拟合边缘分布,并建立copula函数来拟合两市在不同尺度上的收益率,并分析其尾部相关性.结果表明沪深两市时间序列在同尺度下的相关性远远大于不同尺度下的相关性,且在同一置信水平下,各尺度的下尾相关性要大于上尾相关性,随着交易周期的增加,不论是下尾还是上尾的相关性都明显增强.
【作者单位】： 中国科学技术大学管理学院统计与金融系;
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 0引言随着经济全球化进程的加快,各经济变量间的相关性也显著加强,其中任意一个变量的变动都会给其他变量带来不同程度的影响,所以相关性的研究就变得极其重要.如资产定价、投资组合的选取、风险管理等问题都与相关性密不可分.在对相关性的分析中通常的方法有4种:线性相关系

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本文编号：1255579