基于Fréchet Copula的欧式脆弱期权定价

运用Fréchet Copula和相关性测度Kendallτ来刻画脆弱期权行权概率与对手方违约之间的相关结构,并给出了欧式脆弱看涨期权价格的闭形式表达式.然后由Kendallτ和标的资产价格与执行价格比率的不同数值,对欧式脆弱看涨期权的价格进行了数值计算和敏感性分析.结果表明,随着τ值的增加和标的资产价格与执行价格比率的降低,欧式脆弱看涨期权的价值相应地呈下降趋势,这与理论结果和实际都是相符的.     

基于copula函数族的信用违约互换组合定价模型

copula函数的出现解决了相关性结构不易刻画的难题,也为构建多元联合分布函数提供了切实可行的方法。在分析了不同copula函数的特点基础上并结合信用风险模型,本文建立了信用违约互换组合(Basket CreditDefault Swap)定价模型,并且给出了具体的计算步骤。本文揭示了信用违约互换组合为解决我国当前商业银行的不良贷款和流动性过剩问题提供了一个有效机制,模拟验证的结果显示模型的可实现性。     

国际油气价格与汇率动态相依关系研究:基于一种新的时变最优Copula模型

本文提出一个新的时变最优Copula模型,可以准确识别二元时间序列任意时点最优的相依结构。该模型构造了半旋转copula以刻画非对称的反向相依关系,并引入独立性的无分布检验证实相依关系的存在性。同时,我们对能源商品市场（原油、天然气）、外汇市场间动态相依关系进行了实证分析,实证结果表明跨市场相依结构类型确实是时变的,突发事件往往是相依结构突变的主因。另外,时变最优Copula模型的主要优势在于不仅能够捕捉相依方向和相依强度的动态性,还能有效捕捉相依结构类型的动态性。     

考虑服务水平的供应链网络动态模型研究

本文建立了一个由多个供应商和多个零售商组成的供应链网络动态模型,利用定量手段刻画了制造商与制造商间、零售商与零售商间博弈的动态行为过程;通过制造商和零售商提供的服务水平以及产品的零售价格较为贴切的刻画消费者的选择偏好;充分考虑了需求随机产生的库存以及缺货情况;并在单调性条件下利用动态投影系统的相关理论分析了模型的稳定性.最后,通过算例验证了模型的合理性.     

典型事实、混合Copula函数与金融市场相依结构研究

运用ARFIMA-FIAPARCH-skst模型对沪深300指数和香港恒生指数建立收益-波动模型, 然后结合估计的参数对模型进行修正以确立最终模型, 排除金融市场典型事实对相依关系的影响, 进而运用由Clayton、Frank和Gumbel组成的混合copula模型对相依结构进行建模。研究结果表明:内地市场和香港市场均未观察到显著的杠杆效应;由Clayton、Frank和Gumbel组成的混合Copula模型能够准确地描述两个市场之间的相依结构, 且两个市场下尾相依关系要强于上尾的相依关系, 通过动态混合copula也验证了这一明显的非对称关系。     

条件异方差动态Nelson-Siegel利率期限结构模型及其应用

动态Nelson-Siegel(DNS)利率期限结构模型将方差设定为常数,不能刻画收益率序列的条件异方差,降低了数据拟合和预测能力。本文用GARCH模型设定DNS模型观测方程条件异方差,基于适应状态空间模型用广义自回归得分(GAS)设定转移方程条件异方差矩阵,提出具有时变方差的GAS-DNS模型,将Rapisarda等的矩阵分解方法应用于协方差矩阵分解及再参数化保证协方差矩阵的正定性。采用中国银行间市场13种期限国债收益率数据进行实证分析,极大似然比检验表明,将DNS模型误差项方差矩阵时变化能够显著提高模型的对数似然值;以MAE、RMSE、MAPE和TIC为标准进行比较,显示GAS-DNS模型的收益率曲线样本内拟合效果和样本外预测能力均比DNS模型有显著提高。本文提出的GAS-DNS模型是对DNS模型的实质改进,鉴于利率期限结构模型和利率预测在实际应用中的重要性,本文的模型改进具有应用价值。     

我国股票市场的非线性研究——基于LSTAR模型

本文基于LSTAR模型对我国股票市场上证A指的非线性进行了实证研究,研究结果表明我国上证A指具有明显的非线性逻辑转换的特征,该模型很好的刻画了上证A指动态周期行为,在预测上也明显的优于传统线性模型.     

基于CAViaR模型的沪深300股指期货隔夜风险研究

期货隔夜风险的防范历来是投资者关注的热点,本文以沪深300股指期货为研究对象,采用CAViaR模型对普通隔夜风险进行度量,同时还采用新建的CAViaR-EVT模型对极端隔夜风险进行预测,全面地分析了多头VaR和空头VaR在不同分位数的动态变化特征,最后采用Kupiec似然比检验和动态分位数检验对模型进行后测检验。实证结果表明,隔夜收益序列具有右偏、无长期记忆性和尖峰厚尾等典型特征;CAViaR模型对股指期货的普通隔夜风险具有优异的预测能力,其中AS模型的预测效果最好;加入极值理论后,CAViaR-EVT模型同样能很好地刻画极端分位数下隔夜风险的动态演化过程,且其预测结果比EVT和GARCH-EVT模型要更合理。     

多项式Copula方法对市场相关结构的分析

Copula函数的出现解决了如何为描述市场相关性的问题,同时也为构建多元函数的联合分布提供了一种可行的方法。然而由于高维copula函数的拟合相对比较困难,本文首次通过对高维copula的Bernstein多项式展开,建立关于市场相关结构的多参数线性模型。然后将沪深两市的指数经过GARCH处理后,作为经验数据带入进行多项式回归。从而验证了运用多项式逼近来描述市场相关结构的方法是可行的。     

基于 Fréchet Copula 的欧式脆弱期权定价

运用 Fréchet Copula 和相关性测度 Kendallτ 来刻画脆弱期权行权概率与对手方违约之间的相关结构，并给出了欧式脆弱看涨期权价格的闭形式表达式．然后由Kendall τ 和标的资产价格与执行价格比率的不同数值，对欧式脆弱看涨期权的价格进行了数值计算和敏感性分析． 结果表明，随着 τ 值的增加和标的资产价格与执行价格比率的降低，欧式脆弱看涨期权的价值相应地呈下降趋势，这与理论结果和实际都是相符的．     

基于条件概率积分变换的多元Copula函数选择

本文构建了基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法,通过对条件概率积分变换下Anderson-Darling(AD)、Kolmogorov-Smirnov(KS)、Cramér-von Mises(CM)这三种统计量的比较,讨论在不同样本容量和变量维数下其对多种Copula函数的拟合效果。利用GSPTSE、INMEX.MX和NDX三大股指样本,将基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法与核密度估计和极大似然估计选择法的效果进行系统比较。结果表明,基于条件概率积分变换的检验法可以有效解决多元Copula函数的选择问题,其拟合优度检验更精确、更稳定;核密度估计检验在大样本下比较稳定,而小样本下稳定性较差;相比之下,极大似然值检验法则不稳定。     

多层网络视角下金融机构关联性的演化特征研究

基于股票收益率间Pearson相关性、Kendall秩相关性以及Tail相关性，构建了金融机构多层网络模型，其中三种相关性分别对应多层网络中Pearson层、Kendall层和Tail层。根据2010年10月至2018年3月期间我国上市金融机构的数据，实证分析了金融机构多层网络结构演化特征。实证分析结果表明：Kendall层和Tail层中的平均权重均高于Pearson层的平均权重，Pearson层和Kendall层中的平均权重变化趋势比较相似，但前者波动幅度明显大于后者；Pearson层与Kendall层的边独特性变化趋势非常相似，而Tail层的与它们有较大的差别；任意两层的度相关性均为正相关，但随时间波动均较为剧烈；Pearson层与Kendall层的相似性整体上较高，Tail层与Pearson层和Kendall层的相似性整体上均较低；多层网络中平均权重、边独特性、度相关性和相似性等结构指标变化趋势与股票市场行情相关。     

中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机Copula模型的实证分析

构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应.为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题,采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,进而运用基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法估计了随机Copula模型的参数.基于沪深股市数据的实证研究表明:中国股票市场的杠杆效应具有非对称特征,即股市低收益率伴随高波动率,但股市高收益率不一定伴随低波动率;中国股票市场的杠杆效应存在显著的时变性,沪深股市杠杆效应表现出类似的变化趋势;随机Copula模型相比其它Copula模型(静态Copula模型和时变Copula模型)具有更好的数据拟合效果.     

跳跃-扩散条件下信用风险相关性度量的变结构Copula模型

针对现有研究大多只考虑扩散条件的不足,构建了跳跃-扩散条件下信用风险相关性度量的变结构Copula模型。运用1991~2010年中国上市公司的数据构建了行业信用风险指数,运用双指数跳跃扩散模型来识别行业信用风险的跳跃扩散点,发现在样本期,共同因素与行业特质因素引发了行业信用风险的多次跳跃。在识别跳跃点的基础上,构建了变结构Copula模型,该模型能较准确地描述信用风险相关性的变化,各行业之间的信用风险相关系数在0.5以上,并且上市公司信用风险的变化呈现出"一损俱损"的特征,而"一荣俱荣"的特征并不明显。构建的模型及实证结论将有助于理解信用风险相关或传染,从而为信贷组合管理和风险管理提供更多的方法与经验。     

债务抵押债券（CDO）定价模型研究综述

作为近10年来发展最为迅速的信用衍生产品之一,CDO已在国外银行等金融机构的风险管理过程中得到了广泛的应用,美国近期次级贷款市场的不良表现致使CDO等金融衍生品的设计与定价受到更强烈的关注。系统介绍和比较分析了业界普遍采用的BET、Copula、因子Copula等CDO基本定价模型;简要回顾了当前理论界的研究热点——因子Copula模型和动态模型的研究进展;对未来可能的研究趋势作了展望。     

风险相关性下的信用风险、市场风险和操作风险集成度量

商业银行各种风险之间相关性的存在,对其整体风险的度量产生重要影响。本文针对商业银行的信用风险、市场风险和操作风险这三类主要风险,在考虑相关性基础上给出了风险集成过程,通过copula函数和蒙特卡洛模拟方法计算了商业银行的整体风险,同时研究了风险分散化效应和在不同copula函数下整体风险的变化情况。最后以主流文献中的数据做了实证分析,结果显示本文提出方法能够很好的描述风险损失之间的相关性,同时在能够抵御相同风险的情况下考虑相关性下的在险值与简单相加得到的在险值相比要小,这能为银行业提高资金利用率提供了一定的理论和方法依据。     

基于Mean-CVaR约束的股指期货动态套期保值模型研究

本文建立了基于最小化均值-条件风险价值( Mean-CVaR)的股指期货动态套期保值模型.模型的主要特点与贡献在于两方面:一方面,考察了置信水平和可变交易费用对最优套期保值决策的影响;另一方面,利用二元误差修正的时变条件相关GARCH模型估计套期保值比率,优点是不仅考虑了股指期货与现货价格序列之间存在的协整关系,而且更好地拟合了收益残差序列存在的异方差性与相关系数时变性的特征.最后通过对我国沪深300指数期货仿真交易的套期保值模拟与实证测算,得出能够动态调整的股指期货套期保值策略以实时追踪与控制风险.     

Copula函数选择对投资组合压力测试的影响分析

将在刻画变量之间相关性方面具有优势的Copula函数与能够准确评估市场极端情况的压力测试两种方法相结合,通过度量市场危机发生的期望等待时间,实证检验不同Dopula函数对投资组合压力测试结果的影响.在实证过程中,首先选择上证A股、深成A股两个市场指数作为研究样本,构造能反映单变量极值的广义帕累托边际分布,然后采用不同形式的Copula函数刻画变量之间的相关性结构,利用压力测试的方法考察Copula函数的选择对刻画投资组合风险的影响.实证检验表明,在度量两个市场同时出现危机情况的等待时间时,拟合效果较好与拟合效果较差的两种Copula函数对风险的估计存在显著的差别.这一结论表明,在压力测试的应用中引入Copula函数为组合投资风险管理指出了一个新的方向,但仍需要在描述相关性过程中慎重考虑Copula函数的选择.     

市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析

本文在兼顾"时间尺度"和"价格尺度"双重因素下构建了标准化的市场流动性测度,并利用时变信息熵方法提出了一类市场预期的新指标。将ARMA-GJR-GARCH模型与时变Copula模型相结合分析了市场流动性与市场预期之间的动态相关结构。利用2009年1月~2014年9月中国股市日度数据进行实证分析,结果表明:市场流动性和市场预期存在较明显的持续性和负向"杠杆效应",通过LL、AIC和BIC三种准则比较发现时变正态Copula模型的拟合效果最好,时变相关性分析说明市场流动性和市场预期长期内保持着负相关的总体态势,欧债危机期间时变相关系数在正负状态间转换频繁,其相关结构出现了几次较大的变点,但正常时期两者之间的相关程度并不显著。该结论对于监管部门在危机期间及时引导市场预期,增强市场流动性从而减少危机传染和缓释金融风险非常重要。