基于混合Copula-VEC模型的沪深股市价量相依结构研究

发布时间：2017-12-29 23:32

本文关键词：基于混合Copula-VEC模型的沪深股市价量相依结构研究　出处：《南京财经大学》2014年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：本文对沪深股市价量的相依性进行研究.选取上证综指日收盘价、交易量和深圳成指的日收盘价、交易量作为研究对象,通过构建一个混合Copula-VEC模型分析各自收盘价与交易量之间的相依结构(以下简称价量).本文主要内容有：第一章论述了研究背景和意义,给出了相关文献的综述.第二章为本文的建模提供了一个整体思路：首先包括VAR和VEC模型的构建方法；其次Copula函数的概念、性质及分类、Sklar定理和Copula模型的一般构建方法做了简要的概述；最后给出了建立混合Copula-VEC模型的优势和建立该模型的关键步骤.第三章分别建立了上证综指价量之间和深证成指价量之间的VEC模型.选取沪深股票市场2008年1月2日至2013年6月20日上证综指和深圳成指收盘价和交易量为指标变量,并对其数据进行预处理得到四组相应的对数序列,在对数据进行基本统计分析的基础上,并对序列进行了平稳性和协整检验,进而分别建立了VEC(12)模型并通过了统计检验.利用模型对各自价量进行了脉冲响应分析和方差分解.通过脉冲响应分析得出的结论是：各自价量之间是一种非对称的动态影响关系,价格对交易量的影响作用比交易量对价格的影响作用大.通过方差分解分析得到的结论是：各自价格和交易量之间是非对称的动态影响关系.第四章是以第三章VEC模型各方程中提取出的无自相关性的残差项为研究对象,对上证综指价量和深证成指价量各自对应的边缘分布进行了非参数核密度估计.第五章是在第三章和第四章的基础上分别构建了上证综指价量和深圳成指价量的混合Copula-VEC模型,利用模型分别研究了上海和深圳股票市场各自价格和交易量之间的相依结构.首先,对非参数核密度估计的边缘分布的Copula函数分别选择了Clayton、Gumbel、Frank以及由这三个函数凸组合的混合Copula函数,分别构建了Copula-VEC模型,进行了参数估计以及检验,并对四个模型进行了对比.最后,确定了混合Copula-VEC模型(5.7)研究上证综指价量之间相依结构、深证成指价量之间的相依结构最合适,模型(5.7)得出以下结论：上证综指价量之间、深证成指价量之间都是即有正相依关系也有负相依关系以及非对称的关系,上证综指价格和交易量下尾部相关系数为0.0245,上尾部相关系数为0.3075,深证成指下尾相关系数为0.0062,上尾部相关系数为0.4294.第六章对本文进行总结并加以展望.
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【学位授予单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F832.51

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