基于R-vine Copula的金融市场系统性风险测度

发布时间：2020-12-25 19:38

　　近年来,以股市为代表的各国金融市场的系统性暴涨暴跌给实体经济的稳定发展带来了众多的不确定因素。正因如此,需对股票市场极端条件下波动的系统联动性与条件分散效应进行研究。文章首先构建极值R-vine Copula模型,分析了全球六大股票市场的风险相依关系及分散效应。在此基础上,构建出资产组合的VaR模型,测试样本之外的极端风险,并通过Kupiec回溯检验方法,验证了模型的有效性。研究结果表明:结合EVT极值理论的R-vine Copula模型能够有效地描述各国股票市场间的尾部极值系统性风险相依关系,取得了更好的全球股票市场系统性风险关联与测度效果,英国富时100指数起到了系统性风险的连接作用。通过Vine Copula结构分解进一步分析发现,欧美地区的系统性风险相对亚洲地区更难被分散。 

【文章来源】：技术经济与管理研究. 2020年10期 北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
一、引言
二、R-vine Copula的构建
    1. 边缘分布
    2. EVT极值理论
    3. R-vine Copula的估计
    4. Va R模型的回溯检验
三、实证研究
    1. 数据和描述性统计
    2. 边缘分布的构建结果
    3. 经验累计分布函数估计
    4. 不同Vine Copula模型拟合效果比较
四、Vine Copula-EVT模型参数估计结果与检验
    1. 整体相依性度量
    2. R-vine Copula模型参数估计结果
    3. 基于R-vine Copula树结构的系统性风险分散效应
    4. Va R风险测度模型的Kupiec检验结果
五、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]全球股市间的相依结构与极值风险溢出:基于藤Copula的金融复杂性分析[J]. 何敏园,李红权.  管理评论. 2020(07)
[2]基于R-vine copula的原油市场极端风险动态测度研究[J]. 杨坤,于文华,魏宇.  中国管理科学. 2017(08)

硕士论文
[1]典型事实下基于混合Copula函数的能源期货市场极端风险传染研究[D]. 杨佳玫.成都理工大学 2019
[2]基于vine copula的行业资产组合风险动态测度研究[D]. 杨坤.成都理工大学 2018



本文编号：2938269