基于DAG的Pair-Copula分解方法及其在股市相关性中的应用

发布时间：2018-08-06 16:36

【摘要】：采用图形建模工具中的有向非循环图(DAG)方法对高维随机变量进行Pair-Copula分解,并提出非正态的PC算法对DAG进行识别,最后应用于国际股市分析主要股指的尾部相依结构。数值模拟表明,若变量不服从椭圆分布,新的非正态PC算法要优于传统的PC算法。经AR(1)-GARCH(1,1)模型过滤后的残差DAG分析,股市信息流动具有明显的区域效应,欧洲股市主要通过美国与美洲其它股指存在信息传导。英国和香港是欧洲和亚洲股市信息联系的纽带,中国内地只与香港存在直接的信息流动。基于SJC-Copula实证结果表明,欧洲德国和英国股市间的尾部相关性较强,亚洲股市间下尾相关系数要大于上尾,不同区域联结股市间的上尾相关性强于下尾。
[Abstract]:The directed acyclic graph (DAG) method in graphic modeling tools is used to decompose the high-dimensional random variables by Pair-Copula, and a non-normal PC algorithm is proposed to identify the DAG. Finally, it is applied to the analysis of the tail dependent structure of the main stock indexes in the international stock market. Numerical simulation shows that the new non-normal PC algorithm is superior to the traditional PC algorithm if the variables are not satisfied with the elliptic distribution. The residual DAG analysis of AR (1) -GARCH (1 ~ 1) model shows that the information flow of stock market has obvious regional effect, and the European stock market has information transmission mainly through the other stock indexes in the United States and America. The UK and Hong Kong are the link between European and Asian stock markets, and mainland China has only direct information flows with Hong Kong. The empirical results based on SJC-Copula show that the tail correlation between European German and British stock markets is stronger, the lower tail correlation coefficient of Asian stock market is greater than that of upper tail, and the upper tail correlation is stronger than that of lower tail among different regions.
【作者单位】： 温州大学数学与信息科学学院;广州大学数学与交叉科学广东省普通高校重点实验室;广州大学经济与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金项目《一类半参数时间序列模型的统计推断》(11271095) 教育部人文社会科学基金项目《图模型方法在金融计量中的应用》(12YJCZH002) 高等学校博士学科点专项科研基金《一类非平稳变系数部分线性时间序列模型的研究》(20124410110002) 国家统计科研计划一般项目《基于图模型方法的大数据处理技术及应用研究》(2013LY136) 数学与交叉科学广东省普通高校重点实验室开放课题资助项目《经济计量中高维数据的图模型建模及应用》(2012-02-03-01)
【分类号】：F830.91;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2168318