Copula模型在沪深股市相关性研究中的应用

发布时间：2018-08-23 18:53

【摘要】：本文利用沪深股票市场数据,研究了二者之间的相关结构,尤其是尾部相关情况。由于股票收益率序列存在着条件自相关和条件异方差,为避免这些对Copula参数估计的影响,我们先对收益率序列进行AR(4)-GJRGARCH(1,1)-t建模,得到的标准化残差经BDS检验为独立同分布(i.i.d.)序列,再进行Copula建模。实证结果表明,沪深股市存在很强的正相关性,以及对称的尾部相关。这与大多数国外学者认为股票市场之间存在非对称相关现象的结论不同。本文通过图形检测和解析方法相结合来选择对数据拟合最好的Copula函数,结果表明学生t-Copula可以很好地刻画沪深股市的相关性。
[Abstract]:Based on the data of Shanghai and Shenzhen stock market, this paper studies the correlation structure between them, especially the tail correlation. Due to the existence of conditional autocorrelation and conditional heteroscedasticity in stock return series, in order to avoid the influence of these factors on the estimation of Copula parameters, we first model the return sequence by AR (4) -GJRGARCH (1JRGARCH (1kRGARCH) -t). The standardized residuals obtained are independently distributed (i.d.) by BDS test. Sequence, and then Copula modeling. The empirical results show that there is strong positive correlation and symmetrical tail correlation in Shanghai and Shenzhen stock markets. This is different from the conclusion that most foreign scholars believe that there is asymmetric correlation between stock markets. In this paper, the best Copula function for data fitting is selected through the combination of graph detection and analytical method. The results show that student t-Copula can well describe the correlation of Shanghai and Shenzhen stock markets.
【作者单位】：中国人民大学财政金融学院;
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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