混合Copula函数在相关数据分析中的应用

发布时间：2017-09-22 17:00

  本文关键词：混合Copula函数在相关数据分析中的应用

  更多相关文章： Copula函数 相关性 EM算法 核密度估计

【摘要】：当今,随着经济全球化以及金融市场的一体化,金融危机和金融波动频繁发生,金融市场间的关系也变得复杂多样化,因此,对金融市场相关性的研究越来越受到人们的关注。金融市场之间的相关模式多呈现非正态、非线性、非对称和尾部相关,而Copula函数对于解决变量间的相关性有其独特的优势,已被广泛应用于金融领域。然而,金融市场是复杂多变的,传统方法运用单一Copula函数理论上不能够全面地刻画金融市场之间的相关关系。而混合Copula模型把不同的Copula函数结合在一起,这样能够更好的描述变量间的相关关系。对于Copula函数的边缘分布,往往是假定其服从某一特定分布或者采用某一特定的估计方法,在复杂的金融环境中,这样的数据拟合会造成拟合失真。针对以上的问题,本文在前人的研究基础上,对其进行了研究,主要研究内容包括以下几点。第一,为了更好的拟合数据,本文选择广义Pareto分布估计Copula函数中边缘分布函数的尾部分布,中间部分则用非参数核估计。第二,构建单参数混合Copula模型和双参数混合Copula模型,然后将单参数Copula、双参数Copula、单参数混合Copula和双参数混合Copula几种模型进行对比,从而选择最优Copula函数模型。其中对于各Copula模型的参数估计采用极大似然估计,借助EM算法来解决参数估计问题。第三,将上述方法应用于兴业银行和华夏银行两支股票市场,结果表明混合Copula模型整体比单参数及双参数Copula模型拟合度高,单参数混合Copula模型拟合最优,兴业银行和华夏银行具有较强的上尾相关性。
【关键词】：Copula函数 相关性 EM算法 核密度估计
【学位授予单位】：中国石油大学(华东)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51;O21
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 研究内容及结构安排11-13
• 第二章 基础理论介绍13-26
• 2.1 Copula函数的定义和性质13-15
• 2.1.1 Copula函数的定义13-14
• 2.1.2 Copula函数的性质14-15
• 2.2 Copula函数的分类15-21
• 2.2.1 椭圆Copula函数和阿基米德Copula函数15-20
• 2.2.2 单参数Copula函数和双参数Copula函数20-21
• 2.3 混合Copula模型21
• 2.4 基于Copula函数的相关性度量21-23
• 2.4.1 Kendall秩相关系数t21-22
• 2.4.2 Spearman秩相关系数 r22
• 2.4.3 尾部相关系数22-23
• 2.5 广义帕累托分布（GPD）23-24
• 2.6 厚尾分布的判断24-26
• 第三章 Copula函数的参数估计和检验26-34
• 3.1 Copula函数的参数估计26-30
• 3.1.1 参数估计方法26-27
• 3.1.2 非参数估计方法27-30
• 3.2 混合Copula函数的参数估计30-32
• 3.2.1 基于秩的极大似然估计30
• 3.2.2 峰度法确定阈值30-31
• 3.2.3 EM算法31-32
• 3.3 模型的检验32-34
• 第四章 实证分析34-43
• 4.0 样本的选取和厚尾分布的诊断34-36
• 4.1 参数估计36-41
• 4.1.1 边缘分布估计36-38
• 4.1.2 Copula函数的参数估计38-41
• 4.2 模型的检验对比41-42
• 4.3 尾部相关性分析42-43
• 结论43-44
• 参考文献44-47
• 致谢47

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9 王s，

本文编号：901980