SHFE和LME期铜相关模式的研究

Copula函数包含了随机变量间所有的相关信息,可表示金融资产间的相关模式(即依存关系)。分析了一些Copula函数描述相关模式的特点,结合GARCH模型、Copula函数和基于极值理论的GPD分布,构造了Copula-GARCH-GPD模型,用于研究上海期货交易所和伦敦金属交易所期铜间的相关模式。实证研究结果表明,GARCH-GPD模型能很好地描述两市期铜收益率序列的“厚尾”特征,混合Joe-Clayton Copula能很好描述相关模式,充分反映相关性的信息。     

基于时变Copula的La-VaR测度研究

目前关于流动性调整的市场风险测度研究,主要是静态模型。针对此,文章提出经流动性风险调整的市场风险动态测度的时变Copula方法。该方法使用连接函数构建流动性风险和市场风险的联合分布,能够兼顾这两种风险的非正态特征和它们之间的动态相关结构。基于该方法度量了中国股市经流动性调整的市场风险La-VaR,Kupiec检验表明,基于时变Copula模型预测La-VaR的效果优于基于常相关Copula模型的预测效果,并且时变T-Copula模型优于时变N-Copula模型。     

世界原油价格风险度量——基于EGARCH-EVT-t Copula模型

从原油现货市场收益率的特征分析入手,为了更好地描述原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态和波动集聚等特征,运用EGARCH 对条件波动率进行建模,进而运用极值理论对标准残差序列的尾部分布进行建模,刻画原油现货市场极值风险,同时结合Copula函数和Monte Carlo模拟技术来度量不同持有期相应的VaR值.实证结果表明:原油市场随着置信度的提高和持有期的延长,VaR的绝对值在增大.同时,回测检验结果表明基于EGARCH-EVT-t Copula的模型能够精确有效地度量原油现货市场极端风险.     

投资组合极值风险测度——基于T-Copula-SV-T-EVT模型

针对金融资产收益率的“典型事实”特征,结合Copula函数、极值理论与金融波动模型构建既能反映投资组合金融资产收益率分布特征又能反映其相关结构的风险测度模型,用Monte Carlo模拟方法测度投资组合风险,以东方策略成长基金为例进行实证检验。研究发现,边缘分布与Copula函数的选择均会对投资组合的风险产生影响,通过对不同边缘分布和Copula函数组成的投资组合模型风险测度的对比,发现T-Copula-SV-T-EVT模型更具优越性,同时返回式检验表明T-Copula-SV-T-EVT模型对风险的度量是合理而有效的。     

混合Copula模型选择策略及其在风电功率中的应用

本文提出了混合Copula模型中Copula函数的选择策略,针对目前多数文献集中于阿基米德族进行选择,导致性质相似、共性较强的局限,扩大了选择范围,增加椭圆族作为备选,利用频率直方图,结合单一Copula函数的AIC值从中筛选,进而确定出引入混合Copula模型的函数,并将此方法应用于风电功率相关性分析中,得出由椭圆族和阿基米德族中的t-Copula、Clayton Copula、Frank Copula组成的混合Copula模型相较于阿基米德族混合Copula模型AIC值更小,拟合效果更优的结论,证明了该方法的有效性。     

中国股市风格资产组合市场风险测度——基于EVT-t-Copula模型的实证研究

针对传统线性计量模型无法充分刻画中国股市风格资产收益系列存在"自相关"、"尖峰"、"厚尾"等非正态分布特征以及风格资产间存在复杂的非线性相关结构的局限。本文首先采用AR(1)-GJR(1,1)模型来刻画中国股市风格资产的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差系列,引入Copula函数来分析这六种风格资产之间的相关结构,并结合极值理论和蒙特卡罗模拟方法来模拟大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值这六种股市风格资产投资组合的联合收益率分布函数,在此基础上求出各我国股市风格资产组合的市场风险(VaR与CVaR)。研究结果表明,根据极值理论得到的广义帕累托分布能够较好拟合风格资产日收益率序列的尾部特征,相比其他计算方法的VaR和CVaR值,基于EVT-t-Copula模型能够更准确度量中国股市风格资产组合的市场风险。因此,EVT-t-Copula模型有助于提高中国股市投资组合的风险管理效率。     

我国创业板市场与中小板市场动态相关性实证研究——基于方法比较视角

DCC—GARCH模型能较好地刻画金融市场间的线性动态相关性,而时变相关的正态Copula模型主要用于考察金融市场间的非线性动态相关性,选取创业板指数（399006）和中小板指数（399005）,通过对两大指数收益率序列进行建模,基于DCC—GARCH模型和Copula模型分别计算两市场间的动态相关系数,以考察两市场间的动态相关性。研究结果表明：①创业板市场与中小板市场存在正相关关系,且相关性很强;②时变Copula模型因捕捉了市场收益率随时间变化的特性,在刻画金融市场问的相关性方面,效果要优于常相关Copula模型;③除个别时点外,DCC—GARCH模型计算的动态相关系数处于稳定的区间,而Copula模型计算的动态相关系数会表现出异常值的出现,这是由于其考虑了市场间的非线性因素所致,效果优于前者。     

基于Copula理论的VaR算法与实证分析

针对在金融市场中资产收益的非正态分布以及资产组合中不同的风险资产的非线性相关,将Copula理论应用于资产组合的VaR估计之中。上证指数和深证综合指数的算例表明,由于Copula方法允许去选择更恰当的边际分布,并且Copu-la理论对相关性分析特别是尾部的相关性分析有特殊优势,可以跟更广泛的捕获各风险资产的相关信息,基于Copula理论的VaR在估算的精度方面优于传统的方法。     

金融波动研究的新进展及未来展望

金融波动的学术研究已经取得了突破性的进展,并且成为金融计量学中相对独立、颇具特色和最为活跃的研究领域之一.首先介绍了变结构金融波动模型研究取得的新进展,Copula函数在金融波动分析中的应用,Copula函数在金融波动相关性分析和金融传染分析中取得的新进展,以及基于高频数据的金融波动研究近年来取得的新进展,最后对金融波动研究领域中未来值得研究的方向进行了展望.     

两种不同类型随机变量混合函数的分布

文章主要讨论了由两种不同类型随机变量构成一个随机变量函数的分布,并着重给出了相互独立的一个连续型随机变量和一个离散型随机变量相乘构成的随机变量函数的分布的计算方法。     

中国股票市场行业组合风险研究——基于高维动态C-Vine Copula模型

股市是经济的晴雨表,股市中不同行业风险的组合计量对于金融市场和实体经济投资意义重大.文章采用高维动态C-Vine Copula前沿技术计量多维行业组合风险,并且与静态C-Vine Copula作比较.结论显示:高维动态C-Vine Copula计量的VaR每次都能通过UC检验和稳定性测试,而静态C-VineCopula方法每次都不能通过回溯检验,表明高维动态C-Vine Copula优于静态C-Vine Copula,可以作为股市行业风险组合计量的一种新方法.     

科学方法论在金融经济研究中的作用

方法论对于人类探索自然改造自然的社会实践活动无疑起着非常重要的指导作用,科学研究同样也离不开方法论。金融经济学作为一门相对较新的学科,其方法论研究还有待进一步开展。本文归纳了金融经济学中的科学方法,肯定了科学方法论在金融经济学中的作用,同时希望对我国的金融经济学发展建设提出一些建议。     

浅议当前的金融危机对教育的影响——以二十世纪三十年代美国经济危机对教育的影响为警示

发生于20世纪30年代的经济危机对美国教育的影响十分深远。分析这场危机给美国教育造成的危害及其特点,可以探索在当前金融危机中的中国教育可资借鉴的经验和教训．并为中国教育规避那些可以预见的风险提供一些有益的思路。     

VaR：金融风险计量方法及其应用研究

VaR方法作为金融风险的计量工具已得到国际金融界的广泛认可。由于VaR方法在金融风险的量化和动态监管方面具有独特优势,目前已经在金融投资、金融监管、信用风险管理和金融机构业绩评估等方面广泛应用。介绍了VaR方法的原理、特点和计算方法。分析研究了VaR方法在中国金融领域应用中存在的问题,提出了相应的解决方案。     

组合仓单质押贷款质押率研究

物流金融是一项创新型的物流增值服务,仓单质押是其中一种重要的融资模式。本文采用copula函数对组合质押商品的价格变动进行描述,通过分析质押过程得出商品价格变动导致的银行潜在损失。沿用Morton信用风险结构型模型的方法,构造了借款企业违约概率函数,进而得出银行信用风险损失函数,最后建立银行仓单质押业务成本函数,通过求解非线性规划确定质押率这一关键指标。     

金融消费者保护中的冷静期问题

随着金融市场的高速发展,金融产品日趋专业化和复杂化,在给消费者带来巨额回报的同时,也产生了极大的风险,消费者往往因为金融机构的不当销售行为或复杂的金融产品蒙受经济损失。冷静期作为一种保护规则,可以有效防止金融机构的不当销售行为,避免金融消费者的非理性行为,在各国金融消费者保护中都得到了运用。通过资料的搜集和比较,对冷静期权利的性质进行了阐述,在此基础上,就冷静期的具体适用问题,如适用范围、适用期间的计算等,加以进一步的论述,试图借此为冷静期在我国金融消费者保护中的适用提供借鉴。