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本文基于极值理论,采用多结构变化线性模型来探讨金融收益分布的多重结构变化特征,以道琼斯工业指数期货为样本进行实证研究,研究结果表明:在样本期间道琼斯工业指数期货收益分布的左尼与普通尾部分布中至少存在一个断点,以估计的断点为基础,各不同区域的平均尾部指数呈递增的趋势,这与递减的金融极端事件不一致,说明期货收益分布的尾部行为的结构性交化与负面冲击相联系,因而也说明在期货合约的长期与短期投资中,应采取不同的风险管理办法. 相似文献
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对上证指数收益率与成交量之间的尾部相关性进行了研究,利用Gumbel-H copula函数、极大似然估计法、二元极值Logistic模型等多种方法研究收益率与成交量之间的相关强度.结果表明:两序列尾部渐近相关,但相关度不是很强. 相似文献
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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。 相似文献
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2008年金融危机之后,保险业固有的不会产生系统性风险的传统认知被打破。关于保险业在金融系统性风险传染路径中的角色定位,本文从其业务特点和风险传染特点出发,首次提出"媒介"作用的猜想并进行实证研究。本文沿用当前主流研究方法,利用尾部风险的传染网络来研究其媒介作用的大小。本文选取了包括6家上市保险机构在内的34家金融机构,研究区间跨度为2011到2018年。根据金融市场数据"厚尾"和"非对称性"特征,文章首先采用AR-(GJR)GARCH-Skew-t模型对股票收益序列进行处理,然后根据Copula函数,计算尾部相依度,再通过最小生成树和阈值方法构建金融市场的风险传染网络。本文还通过构建保险业媒介中心度来探究其媒介作用的程度。实证结果表明:(1)在金融市场风险传染网络中,保险业起到连接银行市场和证券市场的重要媒介作用;(2)保险机构中又以多元化经营的中国平安的风险传染作用最强,其次是中国人寿。(3)银行市场中的兴业银行和保险市场的联系最紧密,证券信托市场则是中信证券、广发证券等。研究明确了风险传染的路径和关键性节点,为制定更具针对性的系统性风险监管措施提供了参考。 相似文献
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基于Hawkes过程,利用台指期权和期货数据,估计尾部风险溢酬及其两个组成部分(正跳和负跳的尾部风险溢酬),并进一步探讨其对台指收益率预测力的差异,以及与投资者情绪之间的不同关系.实证结果发现:中国台湾市场上负跳(正跳)的尾部风险溢酬均值为正(负),整体的尾部风险溢酬受负跳的影响更大.负跳(正跳)的尾部风险溢酬对未来1个月~6个月的台指收益率均有(没有)显著的预测力,但整体的尾部风险溢酬对未来收益率预测的效果并不稳定.投资者情绪对正跳(负跳)的尾部风险溢酬具有显著为正(负)的解释力,但对整体的尾部风险溢酬则不具有显著的解释力. 相似文献
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《统计与信息论坛》2019,(3):54-63
基于尾部风险溢出思想,采用2007-2017年的周收益率数据,运用CoVaR模型测度银行、证券、保险及房地产四行业40家上市公司之间的风险溢出效应,并结合系统性风险指数,得出各机构风险吸收与扩散能力排名。运用极大平面过滤图(PMFG)算法对风险溢出网络进行化简,构建仅包含关键路径信息的ΔCoVaR有向加权风险溢出网络,并结合网络中节点关联特征指标,为系统重要性金融机构的有效识别提供了全新视角。总体来看,各行业依风险传递方向不同而对风险的敏感程度各异,网络中关键节点对系统的整体结构影响较强;证券公司内部风险关联较为紧密,房地产机构承受行业间风险多源自银行业,大型国有商业银行对其他行业的风险发散能力较强。 相似文献
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如何确定经济资本以弥补潜在的损失是保险公司风险管理中核心的问题之一。文章应用风险度量一致性原则及TailVaR函数定量估算了中国保险公司应具备的经济资本数量。 相似文献
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文献多数从线性相关和静态相关的视角研究房地产业与银行业(金融业)的相关性,本文基于大智慧“板块指数”中的“房地产”(代表房地产业)和“银行类”(代表银行业)数据,采用GARCH、EVT和时变Copula模型研究房地产业和银行业的动态尾部相关性.实证结果表明,时变Copula模型刻画尾部相关性的效果优于静态模型,时变SJC-Copula的建模效果相对最好;样本考察期内,上、下尾相关系数均为正,分别落在区间[0.2287,0.6146]和[0.4666,0.7143]内,且下尾相关系数均大于上尾相关系数,说明市场低迷时,房地产业和银行业易产生共生风险,并且低迷时的相关性强于活跃时的相依性;上、下尾相关系数均具有自相关性、ARCH效应.分析月均下尾相关系数发现,房地产业和银行业的下尾相关性具有“政策效应”:下尾相关系数相对较低的月份往往伴有严厉的房地产调控政策出台或之前的月份出台了调控政策,意味着房地产调控政策将弱化房地产业和银行业的下尾相关性.未来应继续执行或出台更严厉的调控政策,降低银行业与房地产业的共生风险,促进房地产业的健康发展. 相似文献