混合Copula模型选择及其应用

发布时间：2017-05-28 14:10

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【摘要】：Copula函数是处理变量间相关结构的有力工具。特别在实际的金融领域中,变量间的相关结构往往比较复杂。如果用单个Copula函数来处理,具有一定的局限性。混合Copula(M-Copula)函数是把不同的Copula函数混合在一起,这样能够更好地描述变量间的相关结构。文章主要运用由Gumbel、Clayton和Frank组成的混合Copula模型对上证A指和成份A指的相依结构进行建模,采用非参数核密度方法估计边缘分布,然后用EM算法求出混合Copula函数的权重及相关参数,实证结果表明:混合Copula模型更能够准确地描述两个市场之间的相依结构,且两个市场的上尾相依关系要强于下尾的相依关系。
【作者单位】： 西安工程大学理学院;
【关键词】： 混合Copula函数 EM算法 相关性
【基金】：国家自然科学基金《随机Navier-Stokes方程空间-时间并行算法的研究》(11601410)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言随着金融市场的快速发展,金融资产的收益率序列呈现的分布越来越不规则。在现代金融市场研究的热点问题当中,金融资产间的相关性研究尤为重要,传统的相关性分析中,要求变量间的关系是线性的,但实际问题中,金融资产间大多都是非线性,非对称的。由于Copula函数的特点,近年

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5 王s，

本文编号：402803