基于時(shí)變參數(shù)Copula的△CoVaR度量技術(shù).pdf

1、20世紀(jì)90年代以來(lái)世界范圍內(nèi)相繼出現(xiàn)了許多金融危機(jī)，這些危機(jī)都表現(xiàn)出一個(gè)明顯特征，一國(guó)金融市場(chǎng)的暴跌引發(fā)周邊國(guó)家甚至全球金融市場(chǎng)的動(dòng)蕩。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的開放，我國(guó)金融市場(chǎng)受國(guó)外金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響正在增強(qiáng)。因此金融機(jī)構(gòu)及市場(chǎng)間的極端風(fēng)險(xiǎn)溢出研究日益凸顯出其重要性。由于△CoVaR描述金融變量發(fā)生極端損失時(shí)另一金融變量的條件VaR與自身VaR之差，目前被廣泛用作極端風(fēng)險(xiǎn)溢出的度量指標(biāo)。本文提出基于時(shí)變參數(shù)Copula的△CoVaR

2、度量方法，它以動(dòng)態(tài)二元正態(tài)Copula模型描述金融變量間的相依結(jié)構(gòu)，以AR-GARCH(1，1)-t模型描述各金融變量的邊際分布，通過(guò)構(gòu)建的聯(lián)合分布計(jì)算△CoVaR。利用此方法對(duì)中國(guó)大陸與美國(guó)、香港的股票市場(chǎng)間的極端風(fēng)險(xiǎn)溢出進(jìn)行了相關(guān)實(shí)證研究，文章選取了這三大股市2000年到2011年6月以來(lái)的股指月收益率作為原始數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)證研究表明，通過(guò)此方法計(jì)算的△CoVaR能同時(shí)反映時(shí)變波動(dòng)性與時(shí)變相依性，可更靈敏準(zhǔn)確地度量危機(jī)時(shí)的極端風(fēng)險(xiǎn)溢出