Copula函数的非参数核密度估计方法

文章运用非参数核密度估计技术并结合极大似然估计方法来估计Copula函数中的参数,克服了传统方法在估计Copula函数参数时的不足.并通过计算机仿真分析,证实了此方法的可行性与准确性.     

Archimedean Copula函数中参数的Bootstrap估计

文章给出Archimedean Copula函数中参数的Bootstrap估计.Bootstrap估计能对所有的Archimedean Copula函数中的参数进行估计,通过计算机模拟,把Bootstrap估计方法与和的非参数法进行了比较,说明Bootstrap估计的优越性.最后对上证基金和上证B股进行了实证分析,体现了Bootstrap估计的实用性.     

非参数核密度估计在恒生指数收益率分布中的应用

文章采用了一种新的方法--非参数核密度估计,对恒生大盘指数的收益率分布函数进行了研究.这种新方法不仅很好地刻画了收益率分布的尖峰肥尾等非线性特征,而且比一般的正态分布更能捕捉市场的风险特征,结论也更加准确.     

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函数的随机性期望赔付法

未决赔款准备金评估的随机性方法逐渐得到重视,而考虑赔款数据的相关性可提高准备金评估的精确性。在确定性期望赔付法的基础上,提出一种基于阿基米德Copula函数的随机性期望赔付法;在准备金评估中利用核密度估计实现进展因子的随机化,并在此基础上应用阿基米德Copula函数分析两类赔款数据相关性的问题;利用R软件模拟总损失准备金的分布,研究表明该方法相比传统的期望赔付法具有更强的灵活性,其结果也更符合实际。     

基于小波分析的三维Copula密度估计及其应用

文章考虑三维变量相依结构的最佳量化问题,利用小波多尺度分析,提出三维Copula密度的小波线性估计量及其计算步骤,基于最小化均方积分误差准则,给出参数Copula的最优化筛选方法.对上证综合指数、日经225指数和标准普尔500指数等收益率的实证研究表明:(1)该估计量在不同时间尺度上展示了金融指数潜在相依结构的局部特征;(2)以此为基准经最优化筛选的混合参数Copula是展示金融相依结构的最佳模型.     

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.     

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.     

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函数在本科课程设置中的应用

为了分析统计学专业本科课程设置情况,文章应用Copula函数对温州大学统计学专业的学生成绩为例进行了分析,分析了专业必修课、专业选修课、公共基础课、方向模块课与总成绩之间的关系,从而根据统计学专业的培养目标对课程建设及改革提出方向.     

Copula函数的比较及其在风险度量中的应用问题

本文在明确Copula函数基本概念的基础上,对几种常用的Copula函数进行对比分析,概括出了不同Copula函数的特点。最后对于Copula函数在实际金融风险度量中的应用问题进行了深入的探讨。     

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。     

已知Gini相关系数对Copula函数上界的改进

如果已知Copula函数的某些信息,通常其Frechet-Hoeffding上下界则可以进一步收窄。R.B.Nelson分别在已知Kendall相关系数tau、Spearman相关系数rho、Blomqvist相关系数beta的条件下,给出了Copula函数的上下确界。鉴此,在给定Gini相关系数gamma的条件下,证明Copula函数的上界也可以进一步变窄,并给出上确界的表达式。     

基于Copula函数的CPI与GDP相关性研究

GDP与CPI分别作为衡量经济发展与通货膨胀的重要指标,其相关性分析直接影响宏观经济政策的制定.文章利用阿基米德Copula函数对1992-2015年CPI与GDP的季度同比增长率进行研究,分析了CPI与GDP之间的相关性与尾部特征.研究表明,CPI与GDP增长率的变化是一致的,即CPI与GDP之间存在正向相关关系.     

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。     

基于Copula函数度量违约相关性

一、问题的提出在现代信用分析中 ,信用风险计量模型可按其计量的风险层次分为三种类型 :一是单个交易对手或发行人的计量模型 ,二是信用资产组合层次的计量模型 ,三是信用衍生产品的计量模型。对于第一类模型 ,主要有基于期权定价技术的风险计量模型 ,基于风险价值 (VaR)的信用度量模型 ,基于保险思想的CSFP信用风险附加模型 ,以及麦肯锡公司的宏观模型。目前这一类模型的研究者较多 ,思想也较为成熟。而对于后两类模型 ,研究起来则相对复杂和困难的多。现代资产组合理论 (MPT)表明 :适当地利用资产之间的相关关系 ,可以有效地降低风险…     

非参数密度估计在个体损失分布中的应用

一、前言所谓个体损失 ,就是每一次保险事故中的损失数额 ,对个体损失分布性状的研究是风险决策理论的重要内容。已有的关于个体损失分布的研究大多着眼于传统的参数统计方法 ,其基本流程为 :获取数据→拟合参数模型→估计模型参数→指出拟合效果 ,也就是说 ,对于损失总体分布性状的了解是建立在确定参数模型的基础上的。自然 ,估计模型参数的方法有很多 ,包括矩估计、极大似然估计、最小距离估计等 ,最终确定的参数模型对个体损失分布通常会有较好的描述 ,能够提供精度较高的分析结果。但在实际操作中 ,这一过程显得太过冗长 ,且对不同样本…     

基于混合Copula函数的C-Vine贝叶斯推断

文章主要采用C-Vine模型,对模型进行贝叶斯推断.C-Vine模型利用二元Copula函数作为组块构造多维的相关结构,通过采用不同的二元Copula函数族来精确地捕捉变量间的相关性.采用Czado等提出的选择准则决定C-Vine模型的具体分解形式.利用AIC信息准则选择C-Vine模型中每条边合适的Copula函数族.利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计C-Vine模型的参数.最后,通过实例来研究序列间的相关性和相互影响.     

基于Copula函数的行业信用风险相关关系研究

文章首先分析了当前进行信贷组合中的相关关系的研究,主要包括指标和测度的方法.然后介绍了Copula函数理论及其常用的函数形式.最后借助KMV方法将上市公司财务数据转化为信用风险指标,以此测度行业的信用风险相关性,并以房地产和制造业为例研究了信用风险模型的Copula函数选择.