基于Copula方法的股票收益率相关性研究及实证分析

发布时间：2022-01-06 12:21

　　金融市场中相关性的分析很多,但是大多数的相关性分析都是采用线性的相关系数,可是并不是所有的相关结构都是线性的,可能存在非正态,非对称的特点,Copula函数用于金融市场间的相关性分析具有其独特的优势,可以直接对相关结构建模,可以描述到非正态,非对称分布的尾部信息,这对相关结构的描述具有很大的现实意义。本文开始介绍了Copula函数的一些基本种类和相关性质,之后研究了一些主要的相关性分析的主要方法,在进行相关性分析时,用Copula函数代替了用皮尔逊（Pearson）相关系数来描述相关性,Copula的类型很多,最主要的两类是椭球Copula和Archimedean Copula。各类又包含许多参数族,各族有不同的特点,能描述不同的相关性。其中的Gumbel Copula上尾具有相关性,下尾是渐近独立的,能较好描述牛市期间资产间的相关性,但不能描述熊市期间资产间的相关性;Clayton Copula与Gumbel Copula相反,下尾具有相关性,上尾是渐近独立的;Frank Copula具有“对称”的相关结构。另外选择了一个更优的方法进行最优Copula函数选择及参数估计。本文用基于核... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究的目的和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本章小结
第2章 COPULA介绍
    2.1 Copula函数的定义和基本性质定理
        2.1.1 Copula函数的定义
        2.1.2 Sklar定理
        2.1.3 严格单调变换下的不变性
    2.2 Copula的种类
        2.2.1 椭球类Copulas
        2.2.2 Archimedean Copulas
    2.3 Copula的选择
    2.4 本章小结
第3章 常见的相关性度量
    3.1 Pearson相关定义及缺陷
    3.2 其他相关性度量
        3.2.1 秩相关系数
        3.2.2 Kendall τ
        3.2.3 Spearman ρ
        3.2.4 Gini γ
        3.2.5 尾部相关度量
    3.3 本章小结
第4章 COPULA参数的估计方法和最优COPULA的选择
    4.1 Copula参数估计方法
        4.1.1 Parzen的核密度估计法
        4.1.2 基于核密度的Copula参数估计
    4.2 最优Copula函数的选择
        4.2.1 K-S分布拟合优度检验方法
        4.2.2 最小方差检验方法
    4.3 本章小结
第5章 股票收益率相关结构的实证分析
    5.1 正态性检验及相关性分析
    5.2 估计序列的选择及其参数的估计
    5.3 最优Copula的选择
        5.3.1 寻找最佳Copula
        5.3.2 K-S拟合优度检验
        5.3.3 最小方差检验方法
        5.3.4 Copula方法的适合性
    5.4 尾部相关性研究
    5.5 本章小结
第6章 总结及展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]相关系数与连接函数[J]. 孙禄杰,柏满迎.  统计与决策. 2006(16)
[3]基于Copula的金融市场的相关结构分析[J]. 罗俊鹏.  统计与决策. 2006(16)
[4]相关系数与相关性度量[J]. 李秀敏,江卫华.  数学的实践与认识. 2006(12)
[5]Copula函数度量风险价值的Monte Carlo模拟[J]. 陈守东,胡铮洋,孔繁利.  吉林大学社会科学学报. 2006(02)
[6]描述金融市场相关结构的一种新工具——Copula[J]. 余萍,龚金国.  东莞理工学院学报. 2005(05)
[7]一种确定最优Copula的方法及应用[J]. 单国莉,陈东峰.  山东大学学报(理学版). 2005(04)
[8]国内外股票市场相关性的Copula分析[J]. 司继文,蒙坚玲,龚朴.  华中科技大学学报(自然科学版). 2005(01)
[9]金融市场相关程度与相关模式的研究[J]. 韦艳华,张世英,郭焱.  系统工程学报. 2004(04)
[10]金融市场的相关性分析——Copula-GARCH模型及其应用[J]. 韦艳华,张世英.  系统工程. 2004(04)



本文编号：3572442