Copula函数在中国股票市场相关性中的应用

发布时间：2017-07-27 02:21

  本文关键词：Copula函数在中国股票市场相关性中的应用

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【摘要】：股票市场中的数据变化趋势常常呈现出尖峰厚尾,不对称等特性。为了计算的方便,在很多情况下都事先假设数据服从特定的分布,比如正态分布等。虽然正态分布假设在拟合数据的分布时提供了很多便利,但是结果与实际情况往往并不相符,它低估了不同股票问的相关性影响。Copula理论在股票市场的应用中克服了多元正态分布的假定,既可以描述变量之问的相关程度,还可以描述他们的相依结构。因此,Copula理论所建立的模型能够更好的描述股票市场中的相互关系。本文介绍了Copula函数的一些基本概念及相关性质。对两种常用的二元Copula函数选择方法(基于参数自助的似然准则检验方法和基于参数自助的拟合优度检验方法)进行了比较分析。在基本的单参多元Copu la函数的基础上研究了三元Copula函数选择的KL信息测度的方法以及另一种常见的基于Rosenblatt变换的模型选择方法。通过比较发现KL信息测度的方法的识别率更高,更适合于研究股票市场中不同股票之问的相关关系。然后利用KL信息测度的方法比较了多元单参Copula和多参Vine Copula函数在模型选择问题上的优劣势,结果显示Vine Copula在描述不同股票问的相互关系时更胜一筹。最后用KL信息测度的方法,对三支房地产股票华联控股(000036.SZ)、深物业A(000011.SZ)、中粮地产(000031.SZ)之问的关系给出了一个合适的Vine Copula函数。
【关键词】：Copula函数 参数自助 KL信息测度 Rosenblatt
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-8
• 1.1 研究背景和意义6
• 1.2 国内外研究进展及现状6-7
• 1.3 本文的研究思路及内容7-8
• 第二章 Copula函数的相关性质8-18
• 2.1 预备知识8-9
• 2.2 Copula函数的性质9
• 2.3 Copula函数的分类9-11
• 2.3.1 椭圆Copula函数族9-10
• 2.3.2 Archimedean Copula函数族10-11
• 2.4 由Copula函数导出的相关性测度11-12
• 2.4.1 Kendall秩相关系数τ11
• 2.4.2 尾部相关系数11-12
• 2.5 Copula的参数估计方法12-13
• 2.5.1 极大似然估计法12-13
• 2.5.2 边际分布的推断函数方法13
• 2.6 Vine Copula13-18
• 2.6.1 Pair Copula的定义13-14
• 2.6.2 多元联合分布的藤分解14-18
• 第三章 二元Copula模型的选择方法18-26
• 3.1 基于参数自助的似然准则检验方法18
• 3.2 基于参数自助的拟合优度检验方法18-19
• 3.3 二元Copula函数选择方法的比较19-22
• 3.4 基于R语言的实证分析22-26
• 第四章 多元Copula模型的选择方法26-38
• 4.1 多元单参Copula函数情况下的选择方法26-29
• 4.1.1 基于Rosenblatt变换的Copula模型选择26-27
• 4.1.2 KL信息测度27-28
• 4.1.3 基于Rosenblatt变换的选择方法与KL信息测度比较28-29
• 4.2 多元多参Copula函数29-30
• 4.3 多元单参Copula函数和多参Copula函数比较分析30-33
• 4.4 基于R语言的实证分析33-38
• 结论38-40
• 参考文献40-44
• 攻读学位期间的研究成果44-46
• 附录46-52
• 致谢52-53

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5 王s，

本文编号：579435