我国两岸三地股指期货市场相依性及配置风险测度——基于VAR-DCC-MVGARCH-t、Copula-EGARCH-t、

发布时间：2021-11-28 14:18

　　基于VAR-DCC-MVGARCH-t、Copula-EGARCH-t、Copula-SV-t模型,文章从多角度综合探讨了我国大陆、香港和台湾股指期货市场间相依结构及其组合配置风险。实证结果表明:无论何种相依性度量下,香港与台湾期市间的相依性均最强,二者具有很高的信息溢出效率及市场融合度。只考虑双市场的相关性,三地在相关性高的时期或倾向于高估;而在低相关性阶段,又可能倾向于低估。期市间尾部相依性更大,且下尾的相依性要显著强于上尾相依性。最优权重下的上尾更厚,下尾更薄。SV情形下,Copula模型存风险高估可能。VARDCC-MVGARCH-t与t-Copula结合GARCH族模型的风险管控效率相当,二者可互为佐证,且均优于Clayton Copula模型。滚动的窗口VaR检验更准确也更有实际意义。 

【文章来源】：上海金融. 2014,(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
一、引言与文献综述
二、研究方法及理论模型
    (一) 基于VAR-DCC-MVGARCH-t的相依结构分析模型构建
    (二) Copula理论模型下的相依结构及组合风险
三、实证分析
    (一) 数据说明及描述性统计
    (二) 基于Granger因果检验的信息溢出效应检验
    (三) 两岸三地股指期货市场相依结构分析
        1、线性相依结构。
        2、偏相关分析。
        3、典型相关分析。
        4、基于VAR-DCC-MVGARCH-t模型的动态相关性分析。
        5、Copula理论模型下的相依结构分析。
    (三) 两岸三地股指期货市场配置风险测度
        1、基于VAR-DCC-MVGARCH-t模型的组合配置风险测度。
        2、基于Copula-EGARCH-t和Copula-SV-t模型的资产组合配置风险测度。
四、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]Copula的参数与半参数估计方法的比较[J]. 张连增,胡祥.  统计研究. 2014(02)
[2]我国股票市场与债券市场的溢出风险测度——来自上海证券市场的证据[J]. 韩鑫韬,陈徐,黄党波.  经济经纬. 2012(05)
[3]金融资产收益动态相关性:基于DCC多元变量GARCH模型的实证研究[J]. 郑振龙,杨伟.  当代财经. 2012(07)
[4]多元随机风险传染模型及沪铜场内外风险传染实证[J]. 周伟,何建敏,余德建.  中国管理科学. 2012(03)
[5]沪深港股市动态联动性研究——基于三元VAR-GJR-GARCH-DCC的新证据[J]. 鲁旭,赵迎迎.  经济评论. 2012(01)
[6]基于半参数多元Copula-GARCH模型的开放式基金投资组合风险分析[J]. 赵喜仓,刘寅飞,叶五一.  数理统计与管理. 2011(02)
[7]三种Copula-VaR计算方法与传统VaR方法的比较[J]. 柏满迎,孙禄杰.  数量经济技术经济研究. 2007(02)
[8]股票收益率分布的尾部行为研究[J]. 柳会珍,顾岚.  系统工程. 2005(02)



本文编号：3524578