基于混合Copula函数的金融市场非线性极端风险传染研究

发布时间：2022-10-21 18:51

　　本文在金融市场典型事实约束下,运用ARFIMA和FIAPARCH模型分别对金融收益率与波动率进行建模,以排除金融市场典型事实对风险传染效应的影响,进而运用极值理论（EVT）对标准收益的极端尾部建模,并运用由Clayton、Frank和Gumbel组成的混合Copula模型对金融风险传染进行实证研究。研究结果表明:次贷危机的爆发对于股市的长记忆性具有一定的影响;在次贷危机后,中国大陆股市与香港股市、日本股市以及新加坡股市发生了显著的极端风险传染,而香港股市与日本股市、新加坡股市以及日本股市与新加坡股市之间未发生显著的极端风险传染。 

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1引言
2研究方法
    2.1基于典型事实的边缘分布模型设定
    2.2基于混合Copula的金融极端风险传染测度模型
    2.3金融市场风险传染测度模型的可靠性检验方法
3实证结果与分析
    3.1样本选取与说明
    3.2描述性统计与边缘分布模型估计
    3.3基于混合Copula模型的极端风险传染检验与分析
4结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于VAR模型的区域金融风险传染效应与实证分析——以金融危机前后数据为例[J]. 曹源芳,蔡则祥.  经济问题. 2013(10)
[2]欧债危机的传导路径和传染效应研究[J]. 陆静,胡晓红,阮小飞.  统计与决策. 2013(17)
[3]中国金融市场间风险传染效应分析——基于VEC模型分析的视角[J]. 李志辉,王颖.  现代财经(天津财经大学学报). 2012(07)
[4]中美主要金融市场相关结构及风险传导路径研究——基于Copula理论与方法[J]. 黄在鑫,覃正.  国际金融研究. 2012(05)
[5]基于时变Copula的金融开放与风险传染[J]. 王永巧,刘诗文.  系统工程理论与实践. 2011(04)
[6]国际股市区域风险传染研究[J]. 赵华.  厦门大学学报(哲学社会科学版). 2009(05)
[7]次贷危机对中国股市影响的实证分析——基于中美股市的联动性分析[J]. 龚朴,黄荣兵.  管理评论. 2009(02)



本文编号：3696189