基于时变混合Copula模型的铁矿石风险溢出变动影响效应研究
发布时间:2022-07-29 18:59
随着经济全球化的进一步加深,现阶段全球经济瞬息万变,金融危机无处不在。各国金融系统之间的联系也越来越密切,金融市场的风险正在全世界范围内传递,使得风险溢出效应更加突出。纵观我国,自从铁矿石期货合约2013年10月18日在大商所上市交易以来,我国铁矿石期货市场不断发展壮大且日渐成熟,铁矿石现货市场也日渐完善,受到国内国际投资者与相关学者的广泛关注。分别探讨我国与其他国家风险溢出效应在铁矿石现货市场和铁矿石期货市场的情况对于该行业的发展具有重要的意义。事实上,我国不少学者都对铁矿石市场的风险溢出效应展开了研究,并取得较多的研究成果。然而,由于学者们的研究方向较为集中,研究成果也基本相似,而关于铁矿石市场间彼此影响程度的大小研究几乎寥寥无几。在理论分析方面,本文先介绍Copula函数模型的理论知识,通过GARCH模型对时间变量进行边缘分布描述,然后构建出时变混合Copula模型对变量之间的联合分布进行描述,再基于时变混合Copula的模型推导计算出国内外铁矿石期货市场之间、现货市场之间风险溢出指标CoVaR值,度量铁矿石市场间的风险溢出效应,从而判断出铁矿石市场间定价权的决定机制。在实证研究...
【文章页数】:63 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
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 论文基本思路
1.3 本文可能存在的创新点
2 关于风险溢出效应的文献综述
2.1 国外风险溢出效应研究方法
2.1.1 基于Granger因果检验的风险溢出研究
2.1.2 基于GARCH模型的风险溢出研究
2.1.3 基于Copula模型的风险溢出研究
2.2 国内风险溢出的实证研究方法
2.2.1 基于Granger因果检验的风险溢出研究
2.2.2 基于GARCH模型的风险溢出研究
2.2.3 基于Copula模型的风险溢出研究
2.3 小结
2.3.1 研究对象
2.3.2 研究方法
3 Copula函数理论模型
3.1 时变Copula函数
3.2 混合Copula函数
3.3 Copula模型参数估计
3.4 Copula函数模型拟合优度检验
3.5 边缘分布模型的估计
3.6 时变混合Copula模型的构建
3.7 CoVaR的表示
4 实证分析
4.1 数据选取
4.2 收益率及描述性统计
4.2.1 收益率分布
4.2.2 描述性统计
4.3 ARCH效应检验与平稳性检验
4.4 边际分布估计
4.5 Copula函数的选取
4.6 基于时变混合Copula模型的CoVaR
4.7 极端风险溢出强度
5 结论及政策建议
5.1 结论
5.2 政策建议
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]股指期货与现货指数的波动溢出效应[J]. 宋明勇. 时代金融. 2017(11)
[2]我国股市风险溢出——基于t分布的ARMA-GAR CH(1,1)-CoVaR[J]. 李宇鑫. 经营管理者. 2017(02)
[3]中国大宗商品价格溢出网络结构及动态交互影响[J]. 刘华军,陈明华,刘传明,孙亚男. 数量经济技术经济研究. 2017(01)
[4]利率、汇率与股票市场溢出效应研究[J]. 王伟,郭哲宇,李成. 经济经纬. 2016(05)
[5]基于混合Copula模型的投资组合风险分析[J]. 徐赐文,苏鑫,贾旭杰,李中平. 数学的实践与认识. 2016(05)
[6]基于时变copula的中国股指期货和现货动态相关性研究[J]. 张伟伟,唐湘晋. 科技创新与应用. 2016(04)
[7]基于EGARCH-GED模型的中英铜期货风险溢出效应[J]. 刘建和,胡琼,王玉斌. 华中农业大学学报(社会科学版). 2015(06)
[8]基于混合Copula函数的金融市场非线性极端风险传染研究[J]. 淳伟德,付君实,赵如波. 预测. 2015(04)
[9]我国债券市场收益波动溢出效应研究——基于BEKK-GARCH模型和SJC-Copula模型[J]. 徐胜,李甜. 现代商业. 2015(08)
[10]上市银行间风险溢出研究:基于时变Copula函数测度的动态相关性[J]. 刘轶,杨苏梅,池至靖. 现代管理科学. 2014(07)
本文编号:3667001
【文章页数】:63 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
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 论文基本思路
1.3 本文可能存在的创新点
2 关于风险溢出效应的文献综述
2.1 国外风险溢出效应研究方法
2.1.1 基于Granger因果检验的风险溢出研究
2.1.2 基于GARCH模型的风险溢出研究
2.1.3 基于Copula模型的风险溢出研究
2.2 国内风险溢出的实证研究方法
2.2.1 基于Granger因果检验的风险溢出研究
2.2.2 基于GARCH模型的风险溢出研究
2.2.3 基于Copula模型的风险溢出研究
2.3 小结
2.3.1 研究对象
2.3.2 研究方法
3 Copula函数理论模型
3.1 时变Copula函数
3.2 混合Copula函数
3.3 Copula模型参数估计
3.4 Copula函数模型拟合优度检验
3.5 边缘分布模型的估计
3.6 时变混合Copula模型的构建
3.7 CoVaR的表示
4 实证分析
4.1 数据选取
4.2 收益率及描述性统计
4.2.1 收益率分布
4.2.2 描述性统计
4.3 ARCH效应检验与平稳性检验
4.4 边际分布估计
4.5 Copula函数的选取
4.6 基于时变混合Copula模型的CoVaR
4.7 极端风险溢出强度
5 结论及政策建议
5.1 结论
5.2 政策建议
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]股指期货与现货指数的波动溢出效应[J]. 宋明勇. 时代金融. 2017(11)
[2]我国股市风险溢出——基于t分布的ARMA-GAR CH(1,1)-CoVaR[J]. 李宇鑫. 经营管理者. 2017(02)
[3]中国大宗商品价格溢出网络结构及动态交互影响[J]. 刘华军,陈明华,刘传明,孙亚男. 数量经济技术经济研究. 2017(01)
[4]利率、汇率与股票市场溢出效应研究[J]. 王伟,郭哲宇,李成. 经济经纬. 2016(05)
[5]基于混合Copula模型的投资组合风险分析[J]. 徐赐文,苏鑫,贾旭杰,李中平. 数学的实践与认识. 2016(05)
[6]基于时变copula的中国股指期货和现货动态相关性研究[J]. 张伟伟,唐湘晋. 科技创新与应用. 2016(04)
[7]基于EGARCH-GED模型的中英铜期货风险溢出效应[J]. 刘建和,胡琼,王玉斌. 华中农业大学学报(社会科学版). 2015(06)
[8]基于混合Copula函数的金融市场非线性极端风险传染研究[J]. 淳伟德,付君实,赵如波. 预测. 2015(04)
[9]我国债券市场收益波动溢出效应研究——基于BEKK-GARCH模型和SJC-Copula模型[J]. 徐胜,李甜. 现代商业. 2015(08)
[10]上市银行间风险溢出研究:基于时变Copula函数测度的动态相关性[J]. 刘轶,杨苏梅,池至靖. 现代管理科学. 2014(07)
本文编号:3667001
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