混频Copula建模及应用

发布时间：2020-04-09 16:06

【摘要】：金融市场在经济全球化以及金融一体化的冲击下联系更为紧密、关系更为复杂,这对学界、业界研究金融市场提出了更高的要求,而准确刻画金融市场间的相依结构能够提高决策的准确性,降低决策风险,从而达到资产配置优化、金融风险测度的目的。因此,能够准确刻画金融市场间的相依结构对于投资者的投资决策、监管者的监测风险都具有一定的理论意义和现实意义。随着金融市场的不断深化,不同金融市场间的相依结构变得越来越复杂,主要表现在两点:第一,不同金融市场间的相依结构往往是非线性的;第二,金融市场是一个相互联系、相互依存的有机整体,不同金融市场间的相依结构不仅会受微观层面的高频信息的影响,也会受到宏观层面的低频信息的影响。因此针对已有研究的不足,文章将考虑不同频率信息的混频数据模型和能度量非线性相依结构的Copula理论相结合,构建了可以全面准确刻画市场间的相依结构及风险溢出效应的混频Copula模型。文章以2011年01月04日到2017年12月29日5个市场日收益率数据为样本,分析市场间的相依结构及风险溢出效应。文章主要工作和结论如下:第一,采用GARCH-MIDAS模型对5个市场日收益率进行边缘分布拟合,发现GARCH-MIDAS-LI-偏t模型能够很好地拟合5个市场的波动过程。第二,采用5种常见的Copula函数来刻画市场间的相依结构,发现t-Copula函数对市场间相依结构的拟合效果最好。第三,进行了静态和动态相依结构分析,发现市场间的相依结构具有时变性和非对称性;第四,进行了市场间风险溢出效应分析,发现采用无条件风险价值会低估实际风险,使用CoVaR能更全面准确地度量实际风险。市场间的风险溢出程度与自身的风险大小正相关。5个金融市场间存在着显著的双向风险溢出,风险溢出均为正值且存在非对称性。股票市场和金融期货市场是风险净溢出者,而大宗商品期货市场、债券市场以及外汇市场是风险净接受者。
【图文】：

图４－１来看，５个市场的收益率趋势图的波动呈现出时变性和“集群”的逡逑特点，所谓的“集群”现象，是指大的波动紧跟着大的波动，小的波动紧跟着小逡逑的波动，利用波动率模型能够较好地刻画波动的时变和“集群”特性

逡逑图４－２是对应宏观经济变量的收益率趋势图。居民消费价格指数（ＣＰＩ）、工逡逑业增加值（ＩＮＤＵＳ）以及宏观经济景气先行指数（ＬＩ）同样采用对数收益率形式。逡逑：７＼逡逑２０１１．１逦２０１２１０逦２０１４７逦２０１６邋４逦２０１７．１：逡逑ａ．ＣＰ丨收益率趋势图逡逑２０１１．１逦２０１２．１０逦２０１４．７逦２０１６．４逦２０１７．１：逡逑ｂＪＮＤＵＳ收益率趋势图逡逑Ｐ－逡逑ｐｊ逦＾逦逦逦逡逑２０１１．１逦２０１２．１０逦２０１４邋７逦２０１６．４逦２０１７．１逡逑ｃ．ＬＩ收益率趋势图逡逑图４－２宏观经济变量收益率趋势图逡逑４．２数据的描述性统计逡逑表４－１列出了邋５个市场收益率序列的描述性统计量。从表４－１可以看出，在逡逑样本期内，５个市场收益率序列的均值都为正，ＭＪＧＫ均值最大，相应的其标准逡逑差也最大，ＳＺＧＺ，邋ＨＳ３００ＧＺＱＨ，ＨＳ３００依序次之，最小的是ＵＳＤＣＮＹ，其标逡逑准差也最小；ＨＳ３００，邋ＨＳ３００ＧＺＱＨ的偏度都小于０，说明它们的收益率分布呈逡逑现出左偏的趋势，ＳＺＧＺ，ＭＪＧＫ，ＵＳＤＣＮＹ的偏度都大于０且依次变大，，说明逡逑它们的收益率分布呈现出右偏的趋势；５个市场的峰度都大于３，同时，ＪＢ值和逡逑对应的Ｐ值也表明各股票指数收益率在１％显著水平下拒绝服从正态分布的原假逡逑３３逡逑
【学位授予单位】：福州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F830

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本文编号：2620973