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。     

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.     

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.     

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理论的尾部相关性分析

根据沪深股市非线性的特征,文章利用Kendall秩相关系数与Copula函数之间的关系．对Copula函数的参数进行估计。通过P—P图和K—S检验选择最优的Clayton Copula函数来度量上证A股、深证A股和沪深300指数之间的尾部相关性。由实证结果验证表明,Clayton Copula函数在度量尾部相关性上有所侧重,上尾相关系数趋近于1,下尾相关系数趋近于0;且沪深300指数对组合的尾部风险影响较大。     

基于Copula函数的金融市场尾部相关性分析

在常规极大似然估计法中，Copula函数的参数估计受边缘分布函数拟和的影响较大，鉴于此，用基于秩的极大似然法估计Copula函数的参数，并结合常见的4类双参数非对称BBx—Copula函数，对民生银行和浦发银行这两只股票的尾部相关性进行实证分析，结果表明股票市场在低迷时期的尾部相关性高于活跃时期的尾部相关性。     

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。     

MCMC方法下最优Copula的估计及选取

针对目前Copula函数在实际中的应用问题,介绍了一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法（MCMC）的Copula函数估计及选取方法,并将该方法与目前常用方法进行系统比较,最后对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析,结果体现了该法的有效性。     

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.     

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。     

资产相关结构对投资组合风险测度的影响分析

文章从分析金融资产收益率的统计特征入手,以GARCH模型为基础,用非对称幂分布描述组合资产中各金融资产收益率的边缘分布函数,在多种Copula函数情形下计算组合资产的风险值VaR及ES。结果表明:基于由多元Clayton Copula和多元Gumbel Copula组成的混合Copula函数较好地刻画了多只股票的相关结构,而且ES比VaR能够较准确地估计组合资产的尾部风险。     

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.     

资产相关结构对投资组台风险测度的影响分析

文章从分析金融资产收益率的统计特征入手,以GARCH模型为基础.用非对称幂分布描述组合资产中各金融资产收益率的边缘分布函数,在多种Copula函数情形下计算组合资产的风险值VaR及ES.结果表明:基于由多元Clayton Copula和多元Gumbel Copula组成的混合Copula函数较好地刻画了多只股票的相关结构,而且ES比VaR能够较准确地估计组合资产的尾部风险.     

Archimedean copula函数非参数估计法的改进

针对Archimedean Copula函数的参数估计问题,文章利用Archimedean Copula函数的对称性提出了一种新的估计Kendall秩相关系数的非参数估计法,并且在理论上证明了新非参数估计法比传统非参数估计法更有效.在此基础上改进了Archimedean Copula函数参数的非参数估计法,并利用随机模拟验证了改进的有效性.     

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.