基于COPULA理論的金融風(fēng)險相依結(jié)構(gòu)模型及應(yīng)用研究.pdf

1、相依性研究是金融風(fēng)險領(lǐng)域中的一個重要問題，組合投資、資產(chǎn)定價、波動的傳導(dǎo)和風(fēng)險管理等問題都涉及到相依性研究。在建立風(fēng)險管理模型時僅僅考慮變量間的相關(guān)度(degree of dependence)是不夠的，還必須考慮到變量的相依結(jié)構(gòu)(dependencestructrue)。本文在考慮金融時間序列波動特點的基礎(chǔ)上，建立了幾個基于Copula理論的模型以研究金融時間序列之間的相依結(jié)構(gòu)，并把Copula模型應(yīng)用于金融時間序列相依結(jié)構(gòu)的研究分析

2、上。論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點如下：
　　 1.結(jié)合時間序列的兩類相依關(guān)系，對于兩個一階平穩(wěn)馬爾科夫時間序列，建立Copula函數(shù)相依結(jié)構(gòu)模型研究它們之間的相依結(jié)構(gòu)關(guān)系。
　　 根據(jù)模型的特點提出了三階段極大似然估計方法(3SPMLE)，把參數(shù)的估計問題分步簡化，這對估計參數(shù)的“維數(shù)災(zāi)難”問題是一個很好的解決方法。
　　 研究了參數(shù)估計的性質(zhì)，應(yīng)用概率統(tǒng)計理論研究證明了參數(shù)估計的一致性和近似正態(tài)性，給出了近似正態(tài)性方

3、差矩陣的近似估計計算方法。對兩個誤設(shè)的Copula函數(shù)，提出了基于三階段參數(shù)準(zhǔn)極大似然比統(tǒng)計量(PPLR)，以判斷兩個誤設(shè)的Copula函數(shù)中哪一個更接近真實的Copula函數(shù)。對參數(shù)準(zhǔn)極大似然比統(tǒng)計量(PPLR)的近似統(tǒng)計性質(zhì)作了研究。
　　 對模型作了模擬研究，提出了模型的模擬方法。對模型的三階段極大似然估計方法(3SPMLE)，作了Monte-Carlo模擬計算。
　　 對模型作了應(yīng)用研究，考慮兩種相依關(guān)系的情況下

4、，研究了三個股票市場相互之間的相依關(guān)系。經(jīng)比較檢驗，考慮了邊緣時間序列短期相依關(guān)系的模型要好。
　　 2.研究了股價與交易量之間的相依結(jié)構(gòu)?；赩AR誤差修正模型，結(jié)合Copula函數(shù)理論建立VAR-Copula模型研究股市指數(shù)與交易量之間Granger因果關(guān)系和相依結(jié)構(gòu)。通過對三個股票市場的實證分析，發(fā)現(xiàn)各市場的指數(shù)與交易量存在長期的協(xié)整關(guān)系和由指數(shù)到交易量的單向因果關(guān)系；指數(shù)對數(shù)差分與交易量對數(shù)差分的相依關(guān)系復(fù)雜，既有正相依

5、成分也包含負(fù)的相依結(jié)構(gòu)，且都表現(xiàn)為上尾高的非對稱的相依特征。
　　 使用滬深股市指數(shù)和交易量的不同數(shù)據(jù)，建立ARMA-GARCH-Copula模型研究交易量與股價的同期相依關(guān)系、交易量對指數(shù)波動的GARCH效應(yīng)的解釋作用；應(yīng)用模型的標(biāo)準(zhǔn)殘差研究滬深股市指數(shù)序列的相依結(jié)構(gòu)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：日交易量對數(shù)變化率與日指數(shù)之間的同期相依關(guān)系強(qiáng)于日交易量對數(shù)與日指數(shù)間的同期相依關(guān)系，日交易量的兩種數(shù)據(jù)序列對日指數(shù)波動的GARCH效應(yīng)存在微弱的解釋

6、作用。滬深股市的指數(shù)極差之間、指數(shù)收益率之間存在很強(qiáng)的正相依性，且有上尾高、下尾低的尾部相依結(jié)構(gòu)特征。
　　 3.基于資產(chǎn)的高階矩風(fēng)險和Copula函數(shù)理論，綜合單個時間序列的高階矩波動的時變性和Copula函數(shù)理論建立研究時間序列之間相依關(guān)系的模型Copula-NAGARCHSK-M，研究時間序列之間的相依結(jié)構(gòu)，并從二維模型推廣到多維的情形。
　　 綜合單個時間序列的高階矩波動的時變性、非對稱性和Copula函數(shù)理論建