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.     

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方法的投资组合管理研究

一、引言经典的基于多元正态分布(m ulti-variate norm al distribution)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,资产间的相依性(dependence)可以通过线性相关性(correlation)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     

基于贝叶斯方法的信用风险损失分布研究

现代商业银行进行经济资本配置时,采用的损失分布函数都存在严重的失真问题。运用贝叶斯方法,充分利用各种信息对正态分布形式的信用损失分布进行了修正,得到信用风险损失分布的优化模型,结果表明：修正后的信用风险损失分布具有较高的精度,从而为商业银行经济资本管理提供了一种很实用的管理工具。     

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方法的国债市场相依风险度量

本文讨论了如何利用Copula连接函数对多元金融数据的相依结构进行统计建模,首先对几种常用的Copula连接函数进行了介绍,分析了不同边际分布和不同Copula函数的选取对联合分布产生的影响,然后讨论了Copula函数的选取和其参数的估计问题,最后利用我国国债数据进行实证分析,得到了不同组合的风险值。     

基于Copula方法的极值洪水频率与风险分析

洪灾风险分析中的一项重要内容是关于洪水发生概率(频率)的估计。以湖南省四大水系中的四个站点50多年的年最高水位数据为基础,结合常用于灾害分析中的分布模型估计出每个站点的洪水频率分布,再利用Copula函数模型得到两两水系间水位协同变化的联合分布函数,进而估计每两条河流同时发生洪水灾害的概率。     

基于动态Copula方法的股票组合VaR估计

已有的使用动态时变Copula估计VaR的研究都仅限于考虑两个资产,对两个资产以上,Copula函数的参数过多,逐一设定参数的动态过程,将使模型复杂化,在计算上也不可行.为解决这一问题,文章使用条件Copula的概念,结合Engle的DCC方法,将椭球Copula的相关系数矩阵动态化,并将t-Copula的自由度设定为一动态过程的Logistic变换,由此得到的动态正态Copula和t-Copula可用于刻画两个以上资产相关结构的动态关系,进而可估计两个以上资产组合的VaR.文章还给出了一个经验应用.     

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.     

股票组合VaR估计：基于动态Copula方法

已有的使用动态时变Copula估计VaR的研究都仅限于考虑两个资产,对两个资产以上,Copula函数的参数过多,逐一设定参数的动态过程,将使模型复杂化,在计算上也不可行。为解决这一问题,文中使用条件Copula的概念,结合Engle的DCC方法,将椭球Copula的相关系数矩阵动态化,并将t-Copula的自由度设定为一动态过程的Logistic变换,由此得到的动态正态Copula和t-Copula可用于刻画两个以上资产相关结构的动态关系,进而可估计两个以上资产组合的VaR。最后,文章给出了一个经验应用。     

基于极值Copula的投资组合集成风险度量方法

 应用极值的阈值与峰值模型来度量单个资产的风险价值,用两种不同的方法度量了基于Copula函数的沪深指数收益率的相关结构,比较了不同Copula函数下基于沪深指数的二元投资组合集成风险值,结果说明：Gauss Copula函数对沪深指数收益率的相关结构拟合较好,阈值模型的极值Copula能较好的度量投资组合的集成风险值,在高置信度下（0.99以上）,基于Gumble Copula函数的上尾（正收益）集成风险值、基于Clayton Copula函数的下尾（负收益）集成风险值与真实值最为接近。直接加权的方法会高估投资组合的风险,假设沪深指数的收益率服从二元正态分布会低估风险。峰值法的集成风险值误差较大。     

基于Copula理论的金融风险分析

本文介绍了Copula理论和性质以及其在金融风险分析中的一些应用.并实证基于Copula,结合具有不同边际分布模型来计算资产投资组合VaR显著优于基于多元正态分布假设的传统方法.     

基于Copula方法的干散货运费子市场尾部相关性分析

通过分析Copula函数的尾部相关性来揭示干散货巴拿马运费市场和好望角运费市场的相关性。实证结果表明,基于时变相关的二元对称Joe-Clayton(SJC)Copula对干散货运费子市场尾部相关性的拟合效果最好,而且当市场下降时,两个子市场表现出强而剧烈的相关性;市场上升时,二者表现出弱而平稳的相关性,因此基于不同船型的航线组合投资在市场上升时的效果优于市场下降。     

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.     

我国商业银行信用风险量化度量方法研究

信用风险是我国商业银行所面临的最主要的风险,商业银行的信用评价工作直接关系着银行经营的成败.本文结合我国商业银行的实际,基于AHP的分析框架建立商业银行的信用评分模型,以期为商业银行信用风险量化度量提供借鉴.     

基于Copula模型的棉花收入保险费率测算研究

推行棉花收入保险有助于维护我国棉花产业的稳定发展.本文以新疆棉花为研究对象,设定棉花期货市场为有效市场,采用棉花单产及11月棉花期货合约价格,测算了棉花单位面积产量风险及价格风险,运用ClaytonCopula模型模拟了两变量的联合风险分布,测算了4种不同保障收入及其不同保障水平下的收入保险费率.研究发现:模拟的每亩棉花期望收入具有合理性,在棉花总成本75％的保障水平以下试行收入保险具有可行性,测算结果具有一定的实践指导价值.     

基于Copula逼近法的股指相依结构研究

Copula在相依结构的研究中具有广泛的应用价值。对传统的Copula模型和Kallenberg提出的Copula逼近法进行了比较,并将其应用于中国股票指数数据的实证分析。结果表明：Copula逼近法可以较大程度地降低模型误差,从而改善Copula模型对中国股指相依结构的拟合效果。     

基于VaR方法的市场风险和信用风险的度量

市场风险和信用风险是金融机构所面临的最主要的两类风险。在金融市场迅猛发展的今天,对两类风险的度量和管理成为了金融机构面对的重大挑战之一。VaR模型最初用来度量市场风险,它以严谨的概率统计理论作为依托,将市场风险高度概括为一个数字。之后,VaR方法被引入到信用风险管理中,其中CreditMetrics模型是一个典型例子。文章最后对综合度量市场风险和信用风险进行了初步探讨。     

基于Copula方法处理随机前沿模型的正偏度问题

随机前沿模型在小样本情形下容易出现正偏度问题,无法给出厂商技术效率的合理估计值。放松经典模型中关于复合扰动项的相互独立假设后,基于Copula方法刻画白噪声项与技术无效率项之间的相关性,采用数值模拟方法计算模型参数与厂商技术效率的估计值。蒙特卡洛实验表明,此估计策略具有良好的大样本性质,较之经典模型拥有更高的估计精度,能够在出现正偏度问题时给出合理的技术效率估计值,且估计结果在不同的Copula函数选择下保持着较好的稳健性。     

基于藤Copula分组模型的金融市场风险度量研究

传统未分组的藤Copula模型可用于刻画金融资产间的相依性,但其存在将所有不同行业资产视为一个整体的问题。本文在充分考虑金融市场中各机构所属行业不同的基础上,提出了藤Copula分组模型,给出了该模型算法的具体步骤,并证明了算法的收敛性。最后通过返回检验方法,对比研究了藤Copula分组模型和未分组的藤Copula模型对银行业、证券业和保险业间VAR估计的精度差异,结果表明藤Copula分组模型的预测效果更准确且更有效。