Copula函数在股市相关性分析中的应用研究

发布时间：2021-04-22 16:03

　　随着经济的全球化和金融市场的国际化，金融市场之间的联系越来越紧密，相关关系也越来越复杂，呈现出非对称、非线性以及尾部相关的相依形式。因此，传统的基于线性相关系数的分析方法已经不能准确地反映金融市场之间的相关信息。1959年，Sklar提出了Copula函数理论，该理论指出Copula函数能够完美的刻画随机变量之间的相关信息。此后，国内外学者开始对Copula函数进行大量的研究，但是大部分都集中在对二元Copula函数族的选择以及对选定的二元Copula函数进行参数估计、拟合优度检验等理论上，而对于变量个数较多的相关性研究还很少涉及。但是金融系统恰恰是个复杂系统，绝大多数问题不能只考虑两个变量之间的关系，而是需要研究多个变量之间的相关关系。然而，现有的多元变量研究方法所构建的模型在处理实际问题时所做出的假设往往不符合真实情况，会带来较大的偏差，影响对变量间实际相关关系的判断。为解决这一问题，本文介绍一种新兴方法，即Pair Copula方法，它不仅能够准确地反映随机变量之间的相关性，而且可以十分方便地建立联合分布的密度函数，极大地简化参数估计过程。本文的研究重点包括三个部分：第一，Cop... 

【文章来源】：太原科技大学山西省

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
    1.2 研究内容
    1.3 论文结构安排与创新点
第2章 文献综述
    2.1 Copula 函数的研究现状
    2.2 Pair Copula 函数的研究现状
    2.3 研究现状评价
第3章 相关性及其度量方法
    3.1 传统的股市相关性分析工具
        3.1.1 线性相关系数
        3.1.2 Granger 因果检验法
    3.2 基于 Copula 函数的相关性度量
        3.2.1 Copula 函数定义与基本性质
        3.2.2 和谐性与一致性度量
        3.2.3 Kendall 秩相关系数
        3.2.4 Spearman 秩相关系数
        3.2.5 尾部相关性度量
    3.3 Copula 函数与传统股市相关性分析方法的比较
第4章 Copula 函数在二元股市相关性分析中的应用
    4.1 常用的二元 Copula 函数族
        4.1.1 椭圆型 Copula 函数
        4.1.2 阿基米德 Copula 函数
        4.1.3 极值 Copula 函数
    4.2 二元股市相关性的实证研究
        4.2.1 样本数据选取
        4.2.2 收益率序列的描述性统计分析及正态性检验
        4.2.3 收益率序列平稳性检验
        4.2.4 自相关性检验
        4.2.5 ARCH 效应检验
        4.2.6 数据的 GARCH 模型处理
        4.2.7 Copula 模型的构建与拟合优度检验
        4.2.8 二元股市尾部相关性分析
第5章 Pair Copula 函数在多元股市相关性分析中的应用
    5.1 Pair Copula
        5.1.1 Pair Copula 分解与藤结构
        5.1.2 常用的 4 种 Pair Copula 模型
    5.2 Pair Copula 的参数估计与拟合度检验
        5.2.1 参数估计
        5.2.2 拟合度检验
    5.3 多元股市相关性的实证研究
        5.3.1 数据选取与处理
        5.3.2 基于 C 藤模型的相关性分析
        5.3.3 基于 D 藤模型的相关性分析
        5.3.4 C 藤模型与 D 藤模型的比较
        5.3.5 多元股市尾部相关性分析
第6章 总结与展望
    6.1 本文的研究总结
    6.2 研究趋势展望
    6.3 结束语
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文目录
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Pair Copula-GARCH-t的人民币汇率波动实证分析[J]. 崔百胜.  上海师范大学学报(哲学社会科学版). 2011(03)
[2]基于pair copula-GARCH模型的多资产组合VaR分析[J]. 黄恩喜,程希骏.  中国科学院研究生院学报. 2010(04)
[3]混合Copula模型在中国股市的应用[J]. 孙志宾.  数学的实践与认识. 2007(20)
[4]Copula函数的参数估计[J]. 杨益党,罗羡华.  新疆师范大学学报(自然科学版). 2007(02)
[5]SHFE和LME期铜相关模式的研究[J]. 罗俊鹏,史道济,徐付霞.  西北农林科技大学学报(社会科学版). 2006(05)
[6]金融市场相关性分析及其度量方法改进[J]. 战雪丽,张世英,张瑞锋.  长安大学学报(社会科学版). 2006(01)
[7]基于Copula-GARCH的投资组合风险分析[J]. 吴振翔,陈敏,叶五一,缪柏其.  系统工程理论与实践. 2006(03)
[8]基于Copula的外汇组合投资风险分析[J]. 尚英锋,郝凯.  北方工业大学学报. 2005(03)
[9]二元数字期权定价与copula的关系[J]. 李平,黄光东.  数学的实践与认识. 2005(03)
[10]Copula函数在风险管理中的应用研究——以上证A股与B股的相关结构分析为例[J]. 曾健,陈俊芳.  当代财经. 2005(02)

硕士论文
[1]基于藤结构的Paircopula-GARCH模型以其应用[D]. 黄恩喜.中国科学技术大学 2010
[2]Copula理论在相关性分析中的应用及其多元扩展[D]. 卢颖.天津科技大学 2009



本文编号：3154062