基于Copula方法的信用利差与市场风险相关性度量

文章以沪深300指数作为市场风险的代表,以不同等级不同期限的企业债券信用利差作为信用风险的代表,分析了信用风险与市场风险的相关性,然后采用Copula方法研究信用利差与市场风险的相依结构.实证结果表明:信用利差与市场风险存在一定的正相关,其相依结构可以用Frank Copula函数较好地来刻画.     

基于极值Copula模型的指数组合风险价值估计

近年来,连接函数(Copula)的出现,把金融风险分析推向了一个新的阶段,采用由Copula函数导出的一致性和相关性测度就可以更广泛、更有效地捕获各种金融资产的相关信息.另外,采用时变的Copula函数还可以捕捉到变量间动态的、非对称的相关关系.     

基于Copula的企业整体风险测度

企业不同部门间由于资金流动和业务交叉,其部门间风险存在着显著的相关性,Copula函数适于测度由于风险相关性而引致的组合风险.利用Copula函数测度组合风险,在选择各部门收益率的边际分布时,考虑到金融数据的条件异方差、波动聚集性等特点,选取GARCH类模型用以描述边际分布.     

相关性分析中Copula函数的选择

Copula函数在金融分析和风险管理中有广泛的应用,利用Copula函数可以构建组合风险资产的联合收益分布和资产之间的相关性.在构建Copula模型时,一个关键的问题就是如何选择最佳的Copula来拟合实际的金融数据.文章分析了Copula函数选择困难的原因,指出了现有的似然准则选择方法的不足,提出了基于参数Bootstrap技术的对数似然准则检验方法,考虑了更大范围的Copula函数族群,利用模拟实验检验了该方法的选择能力,模拟结果表明对于没有尾部相关性的Copula函数和具有较小的尾部相关性的Copula函数可以较好地进行区分,而且也能区分大部分的具有较大尾部相关系数的Copula函数.同现有的只能区分常见的几类Copula的似然准则选择方法相比,文章提出的方法可以在更大范围内识别不同的Copula函数.     

Copula方法在投资组合选择与VaR计量中的应用

基于多元正态分布的投资组合理论认为,投资者可以通过投资于低相关性的不同资产来获得收益,资产间的相关性(dependence)可以通过线性相关性来度量.然而现实金融市场中经常会发生这种情况,即不同的金融市场之间具有完全不同的线性相关性,但却发生几乎相同数量的极端损失事件.为了克服线性相关性的上述弊端,我们将通过连接(Copula)函数建模来克服这个问题.由Copula函数导出的一致性和相关性测度就可以更广泛、更有效地捕获各种金融资产的相关信息.另外,采用时变的Copula函数还可以捕捉到变量间动态的、非对称的相关关系,而采用极值Copula函数则可以捕捉到分布尾部的相关关系.由Copula函数导出的相关性度量在随机变量发生单调变换(可以是非线性变换)的情况下是不变的.一种常用的、可以通过Copula函数导出的相关性度量是Kendall的τ(tau),它具备一个好的相关性指标所应具有的所有性质(Nelsen 1998),可以克服线性相关性的上述不足.     

基于Copula函数的深市行业间的尾部相关性分析

采用Copula函数进行相关分析,能够测度到变量间的非线性、非对称的相关关系,特别是容易捕捉到变量分布的尾部相关关系。基于此分别采用Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数对深市各行业间的尾部相关性进行分析。结果表明,除了服务行业外,其他行业之间均具有显著的非对称的尾部相关性。     

二元随机变量相依关系的图示判别

相关系数是常用的线性相关关系测度指标,以Copula函数刻画相依关系和结构是弥补相关系数不足的适用性更广的方法。对相依关系进行可视化判别,简单、直观并能为Copula函数选择等相依关系定量分析提供指引。文章介绍了二元随机变量相依关系可视化判别的Chi-图和K-图构造和判别方法,以二元正态Cop ula模拟比较了这两者与散点图在相依性判别上的差异,并以此工具分析了我国沪深股指收益率间的相依特征。模拟和实证分析表明,采用Chi-图和K-图对相依性可视化判别是有效和实用的。     

Copula函数的非参数核密度估计

Copula函数包含了变量的边际分布和变量间的相关结构两方面的信息.用Copula函数可以很灵活地构造相关结构和边际分布不同的联合分布函数.Archimedean Copula函数在金融市场分析中很有用.在用Copula理论建模的过程中有一个很重要的环节是参数估计.文章采用对边际分布不作具体假设的非参数核密度方法来估计Archimedean Copula的参数,并用实证说明方法的有效性.     

股市、房市与GDP的相关性研究

在宏观经济分析中引入相关性分析工具Copula函数,能有效的捕捉变量间的非线性,非对称及尾部相关性指标等相关关系。文章通过分析Kendall秩相关系数和Copula的尾部相关性研究了GDP与股市、房市的相关性。实证表明,阿基米德族Copula函数中的Gumbel Copula准确度量了GDP与股市、房市的尾部相关性。     

基于Copula函数的动态投资组合研究

文章以传统的投资组合理论为基础,将Copula理论引入到均值一方差模型中来,用Copula函数导出的时变Kendall的tau相关性测度代替线性相关系数,求解投资组合最小方差模型,得到最优投资比例和投资收益,并在此基础上与线性相关下求解的结果进行比较.     

Copula函数模型的选择

Copula理论在统计及金融分析中有着广泛的应用.目前Copula函数在实际应用中的一个关键问题是函数模型的选择.文章通过实例对Copula函数模型的选择问题进行了探讨,验证了各种方法的有效性.     

基于Copula的资产组合风险价值模拟方法

文章以VaR或CVaR作为度量风险的指标,建立了一种基于Copula函数的资产组合风险价值模拟方法,并对该方法的参数估计和计算过程进行了详细分析.     

基于Copula的最优投资组合探讨

文章以马克维茨的投资组合理论为基础,在均值-方差模型中引入Copula理论,使用Copula函数导出的时变KendallΥ 来代替传统的线性相关系数对相关性进行测度,求解基于Υ的最优投资组合模型,得到最优投资组合对应的方差,并且在此基础上与均值一方差模型下求解的结果进行比较.     

一种新的Copula函数的参数估计方法

Copula理论在随机变量的相关性分析中有着重要的作用,它的出现使得随机变量的之间的刻画更加精细.在利用Copula函数对随机变量进行相关性分析时,其中一个关键的问题是Copula函数的参数估计.在系统总结目前存在的几种Copula函教的参数估计方法及它们各自使用范围基础上,文章将非线性规划理论中的BFGS思想引入到copula函数的估计方法中来,并给出了一种利用BFGS的思想及经验分布函数估计的算法.     

基于Copula-GARCH模型的新兴产业与上证指数相依性研究

文章利用Copula-GARCH模型对2005年1月1日至2014年4月30日上证交易所新兴产业指数和上证综合指数进行建模,然后运用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)-t模型,将边缘分布概率积分变化后的2个服从均匀分布的序列作为Copula模型的边缘分布,得到了较好的拟合效果.通过建立正态Normal Copula函数、t-Copula函数、Gumbel Copula函数、Clayton Copula函数和Frank Copula函数的5个二元Copula模型,并采用AIC法、BIC法、切比雪夫距离和欧式距离4种检验拟合优度的方法选择最优的t-Copula模型.同时利用GPD法对2个指数做了尾部相关性分析,发现下尾比上尾具有更好的相依性,说明极端情形(如金融危机)下两指数的涨跌幅度较大.     

回归检验在Copula函数选择中的应用

基于均匀分布的回归检验,文章从定量的角度出发给出Copula函数的一种检验方法,从而可以根据此方法在给定的copula函数中确定最优Copula函数.最后将此方法应用于国内的深证综指和上证A股指数进行了实证分析,结果证明此方法是有效的.     

基于Copula的我国商业银行整体风险度量

全面风险管理是金融机构风险管理的最新发展方向,它衡量了一所金融机构在同时面临多种风险情况下的整体风险水平.度量整体风险水平需要将各种风险进行整合,但是金融机构面临的风险不仅种类各异,风险之间交互影响的相关关系更是难以刻画.在已知各种风险边缘分布的前提下,copula函数在进行风险整合、构建整体风险分布方面有许多优良特性.文章采用Copula函数方法,对我国商业银行面临的市场风险、信用风险和操作风险进行整合,并得到银行整体风险水平的一个度量.     

多元外汇投资组合风险的测度

文章是将GARCH-EVT-COPULA模型用于美元、欧元、日元、港币四种人民币汇率的投资组合风险研究.研究发现,在所选定的时间内,无论是哪种类型的Copula还是哪种置信水平下的风险测度,最小风险的投资组合系数差别并不是很大,投资基本上集中在美元资产.由于t Copula和Clayton Copula比正态Copula能更好的刻画多个资产间的相关结构,在高置信水平下,我们更偏向于用这两种Copula来求组合投资的风险,给投资者提供外汇投资的最优比例参考.     

基于Copula的极大和极小期权定价

本文探讨了Copula在多资产期权定价方面的运用,并具体地研究了Copula函数与极大和极小欧式期权价格的关系,给出了该种期权价格的表达式.     

基于Copula函数的金融时间序列模型述评

结合当前Copula函数及其应用的热点问题,着重评述了基于Copula函数的金融时间序列模型的应用。鉴于利用Copula可以将边际分布和变量间的相依结构分开来研究这一优良性质,在设定和估计模型时便显得极为方便和灵活。从模型的构造、Copula函数的选择、模型的估计以及拟合优度检验等几方面展开阐述和评价,介绍了Copula模型在金融领域中的几类应用,并对Copula理论和应用的新视角进行了展望。