基于高阶矩波动和Copula函数的相依性模型及其应用

发布时间：2018-03-04 19:17

  本文选题：高阶矩　切入点：Copula函数　出处：《管理评论》2012年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。
[Abstract]:In this paper, a dependency structure model based on higher-order moment fluctuations is proposed. The influence of conditional bias risk and conditional kurtosis risk on the edge distribution is considered, considering the time-varying conditional variance risk of the asset, and the influence of conditional kurtosis risk on the edge distribution. The dependence structure between logarithmic return rate of Shanghai Composite Index and Shenzhen Composite Index, conditional variance, conditional skewness and conditional kurtosis is studied by using the model. It is found that the exponential logarithmic return between the two stock markets is between logarithmic returns. There is a similar dependent structure between conditional variance and conditional kurtosis, while the dependent structure between conditional skewness is similar in negative direction.
【作者单位】： 重庆文理学院数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71071131) 教育部人文社会科学研究项目(11XJC790004) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ111211)
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1566948