基于GHD-动态Copula-CoVaR的稀土市场风险分析

发布时间：2023-12-11 19:38

　　稀土作为大宗商品,同时也是国际上重要的战略物资,它吸引了许多学者的注意。随着社会经济的快速发展和稀土市场的不断完善,导致稀土价格的不确定性增强,影响价格变动的因素也日益繁杂。除了从稀土市场的供需层面分析,市场的内外部风险价值更值得关注。因此本文从稀土市场及四大功能材料板块出发,选取2017年1月1日至2020年12月31日区间内的中国稀土综合价格指数及磁性材料、储氢材料、催化材料、发光材料等四大功能材料价格指数进行分析。在度量稀土市场内部风险时,我们选用无需进行分布假设的半参数的分位数回归模型结合GARCH模型来计算VaR及ES,其结果会更接近于真实损失。研究发现,稀土市场存在显著厚尾现象和波动聚集现象。而在各个板块的比较中,发光材料的波动幅度最大,尾部风险也较大。为了加深对稀土市场价格波动的理解,本文进一步讨论了国际原油期货对稀土市场及各板块的溢出强度。选用具有代表性的纽交所中质原油期货价格对稀土市场进行分析。在比较了广义双曲线分布,正态逆高斯分布,t分布三者作为边缘分布的效果后,选择最佳的分布与效果较好的动态Copula函数相结合,建立GHD-动态Copula-CoVaR模型来进行...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1. 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 文献综述
        1.2.1 稀土市场的研究现状
        1.2.2 风险度量方法的研究现状
    1.3 主要研究内容
    1.4 创新点
2. 市场风险测度VaR与ES
    2.1 VaR基础理论
        2.1.1 VaR的定义
        2.1.2 VaR的计算方法
        2.1.3 VaR的数学性质
    2.2 ES风险测度
    2.3 基于分位数回归的VaR模型
        2.3.1 分位数回归基本概念
        2.3.2 GARCH模型
        2.3.3 GARCH类分位数回归计算VaR
3. 市场间风险溢出CoVaR模型
    3.1 CoVaR的定义
    3.2 广义双曲线分布
        3.2.1 广义双曲线分布的定义
        3.2.2 几种子类及极限分布
    3.3 Copula函数基本介绍
        3.3.1 Copula函数的定义
        3.3.2 几种常见Copula函数
    3.4 建立GHD-动态Copula-CoVaR模型
        3.4.1 GHD的参数估计
        3.4.2 动态Copula模型
        3.4.3 度量风险溢出CoVaR
4. 国际原油市场对中国稀土市场的风险溢出效应
    4.1 数据选取
    4.2 描述性统计分析
    4.3 我国稀土市场风险价值水平
        4.3.1 模型参数估计结果
        4.3.2 市场内各功能材料板块风险价值分析
    4.4 国际原油市场对国内稀土综合影响
        4.4.1 GARCH模型及最优边缘分布的选择
        4.4.2 最优动态Copula的估计结果
        4.4.3 原油期货与稀土市场间溢出效应比较
    4.5 国际原油市场对国内稀土各功能材料溢出强度分析
        4.5.1 稀土市场各功能材料最优边缘分布选择
        4.5.2 稀土市场各功能材料最优动态Copula参数估计
        4.5.3 原油期货对稀土市场间各功能材料的溢出效应比较
        4.5.4 不同置信水平下的溢出强度分析
5. 结论与展望
参考文献
致谢



本文编号：3873240