基于pair-copula的中国股市相依结构的研究
本文关键词:基于pair-copula的中国股市相依结构的研究
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【摘要】:在前人研究的基础上,本文选择用基于藤结构的pair-copula构建多元联合密度函数来研究多个资产之间的相依结构。在高维分布下,pair-copula分解方法有很多种,本文采用两种最常见的规则藤:D藤和正则藤,选择用混合copula函数作为pair-copula函数。用pair-copula方法的目的是通过把高维问题转化到二维来研究,而二元情形是我们比较熟悉的,从而做到降低难度却不失精确度。文中实证部分用pair-copula分解法探索制造行业、医药行业、地产行业和服务行业的相依结构,并用混合copula函数拟合pair-copula,最终得到一个四维的联合密度函数,通过实证分析得出采用该方法得出的结果比传统的方法更接近实际。
【关键词】:混合Copula pair-Copula分解法 正则藤 尾部相关系数
【学位授予单位】:北方工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F832.51
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-5
- 目录5-7
- 第一章 绪论7-10
- 1.1 研究的背景与意义7
- 1.2 文献综述7-8
- 1.2.1 copula理论7-8
- 1.2.2 基于藤结构下的Pair-copula模型8
- 1.3 文章的框架8-9
- 1.4 文章的创新点9
- 1.5 本文的技术路线9-10
- 第二章 Copula函数的理论研究10-22
- 2.1 Copula函数的概念和性质10-12
- 2.1.1 Sklar定理10-11
- 2.1.2 Copula函数的定义和性质11-12
- 2.2 Copula函数的分类12-18
- 2.2.1 椭圆Copula族与Archimedean Copula族13-18
- 2.3 相关性度量指标18-22
- 2.3.1 一致性度量19
- 2.3.2 Kendall秩相关系数τ19
- 2.3.3 Spearman秩相关系数ρ19-20
- 2.3.4 G7m关联系数γ20
- 2.3.5 尾部相关性20-22
- 第三章 多元随机变量的pair-copula构造法22-30
- 3.1 Pair-copula分解的基本理论22-23
- 3.2 D藤和Canonical藤23-24
- 3.3 Pair-copula模型的选择和建立24-25
- 3.3.1 选择最优的二元copula24-25
- 3.4 Pair-copula的参数估计25-28
- 3.4.1 参数估计25-26
- 3.4.2 非参数核估计方法26-28
- 3.5 Pair-copula的检验28
- 3.5.1 散点图法28
- 3.5.2 X~2检验28
- 3.6 Pair-copula模型下的技术仿真与VaR计算28-30
- 第四章 基于Pair-copula方法的中国股市结构的实证分析30-36
- 4.1 数据的选取30
- 4.2 数据的GARCH处理30-32
- 4.3 藤结构和参数估计32-34
- 4.4 四维密度函数34-36
- 4.4.1 结果34
- 4.4.2 似然值和拟合优度34-36
- 第五章 总结与展望36-37
- 参考文献37-41
- 在学研究成果41-42
- 致谢42
【参考文献】
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