基于二元EGARCH-Copula模型的中国股市量价关系分析
中国股市量价尾部相关性研究——基于随机copula模型的实证
基金项目： 本文为国家自然科学基金资助项目 （71501001） ； 教育部人文社科基金资助项目 （14YJC790133） ； 中国博士后科学基金 资助项目 （2015M580416） ； 安徽省自然科学基金资助项目 （1408085QG139） 。 作者简介： 吴鑫育 （1982—） ， 男， 湖南衡山人， 博士， 副教授， 研究方向： 金融工程与风险管理； 李心丹 （1966—） ， 男， 江苏南京人， 博士， 教授， 研究方向： 金融工程， 行为金融。
中国股市量价尾部相关性研究——基于随机 copula 模型的实证
中国股市量价尾部 相关性研究
——基于随机 copula 模型的实证
2 吴鑫育 1， ， 李心丹 2 （1.安徽财经大学 金融学院， 安徽 蚌埠 233030； 2.南京大学 工程管理学院， 江苏 南京 210093）
摘要： 构建了随机 copula 模型来研究中国股市量价间的尾部相关性。采用上证综合指数和深证 成分指数的价格和交易量数据进行了实证研究。结果表明： Survival Clayton copula 函数相比其 他 copula 函数能更好地刻画中国股市量价尾部(上尾)相关性； 中国股市量价尾部相关性具有明 显的非对称特征， 股市高收益率 （股市大涨） 伴随着高交易量， 但股市低收益率 （股市大跌） 与高、 低交易量不存在相关关系； 沪市量价尾部相关性略强于深市量价尾部相关性； 中国股市量价尾 部相关性展现明显的动态特征。 关键词： 股票市场； 量价关系； 随机 copula 模型； 尾部相关性； 极大似然估计 文章编号： 1003-4625 （2017） 01-0093-05 中图分类号： F830.91 文献标识码： A
收稿日期： 2016-09-28
中国外汇储备市场风险测度——基于GARCH-EVT-COPULA模型的利率和汇率风险集成分析
中国外汇储备市场风险测度——基于GARCH-EVT-COPULA模型的利率和汇率风险集成分析朱孟楠;段洪俊【摘要】在汇率和利率双重变动影响的背景下,中国外汇储备资产组合的市场风险引起了学界和市场的普遍关注.通过考虑汇率和利率两类基本市场风险因子,基于GARCH-EVT-COPULA模型和蒙特卡洛模拟方法对中国外汇储备市场风险进行测度.结果显示:在充分考虑汇率和利率两类基本市场风险因子条件下,现行外汇储备投资组合的整体市场风险相对于单一风险因子测度较低,两类市场风险因子在我国外汇储备组合中的风险对冲效应明显.此外,基于均值C-VaR优化的结果表明,适当降低欧元币种资产,有助于外汇储备组合提高收益并降低市场风险.【期刊名称】《厦门大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2019(000)003【总页数】12页(P56-67)【关键词】中国外汇储备;VaR;GARCH-EVT-COPULA模型;集成风险测度【作者】朱孟楠;段洪俊【作者单位】厦门大学经济学院,福建厦门361005;厦门大学经济学院,福建厦门361005【正文语种】中文【中图分类】F830.9;F832.6一、引言近年来，中国外汇储备数量的持续下降引发各界对外汇储备风险的关注。
我国外汇储备总量从2015年年初的3.81万亿美元，下降至年底的3.33万亿美元，当年锐减约5000亿美元，截至2018年12月底，外汇储备总额已降至3.073万亿美元。
伴随外汇储备的大幅减少，美元加息预期的实现，以及我国汇率制度的渐进式变革[注]① 我国汇率制度处于变革期，在本文时间跨度内先后在2015年8月和2016年1月分别进行了两次汇率制度调整，主要是明确了中国人民币兑美元的中间价形成机制，提高了人民币对美元汇率的日波动范围。
，人民币对美元汇率在经历了10年的升值之后开始呈现下跌态势。
在此背景下，国际资本流动的套利机制开始发挥作用，世界范围内的资本流动加速，这就造成了包括人民币汇率在内的国际外汇市场上的汇率波动加剧。
基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析
基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析侯叶子;卢俊香【摘要】为了进一步研究金融市场的相关性和相关模式,文中将GARCH模型和Copula模型相结合,建立了二元金融时间序列的Copula-GARCH模型,并对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析.结果表明:上海证券交易所和深圳证券交易所的收益率具有很强的相关性.随着股票价格的上涨或下跌,上海股市与深圳股市之间的协同效应将大幅增加,相关程度明显增大.实证结果对比发现,相对于二元正态Copula,二元t-Copula对实际问题的描述能力更为准确.%In order to further study the correlation and related models of financial markets, the paper presents a Copula-GARCH model for binary financial time series by combining the GARCH model and the Copula model, with which the Shanghai composite index and the Shenzhen component index are empirically analyzed.The results are as follows.There is a strong correlation between the returns of the Shanghai stock exchange and the Shenzhen stock exchange;as the stock prices rise or fall, the synergy between the Shanghai stock market and the Shenzhen stock market will increase significantly;the degree of their correlation will increase sharply.The comparison of the empirical results shows that the binary tCopula is more accurate in describing actual problems than the binary normal Copula.【期刊名称】《西安工业大学学报》【年(卷),期】2019(039)001【总页数】5页(P7-11)【关键词】Copula函数;Copula-GARCH模型;相关性;收益率;模型选择【作者】侯叶子;卢俊香【作者单位】西安工程大学理学院, 西安 710048;西安工程大学理学院, 西安710048【正文语种】中文【中图分类】F830近年来,随着衍生产品的日益丰富,金融市场中的相关性分析日渐成为研究热点,Granger因果分析是常用的相关性分析方法[1] ，但它存在局限性,如变量间是线性相关的,且方差有限时才能进行线性相关分析,但金融市场中的数据特征多呈现尖峰、厚尾的特点而且方差也不总是存在,所以这种方法不太适用于金融市场。
基于GARCH族模型的我国股市的波动性及联动性实证研究的开题报告
基于GARCH族模型的我国股市的波动性及联动性实证研究的开题报告一、研究背景和意义股市波动性及联动性作为风险管理的重要研究领域，一直备受关注。
在全球化的背景下，股市波动性和联动性越来越受到国内外研究者的关注，而GARCH族模型具有广泛的应用价值，可用于量化分析金融市场中的波动性并进行风险管理。
因此，对于我国股市的波动性及联动性进行实证研究，对于有效预测市场风险、提高资产的配置效率等具有重要的实际意义。
二、研究内容和方法本研究将选取我国股市中的代表性指数作为研究对象，采用GARCH 族模型，对股市中存在的波动性和联动性进行深入研究。
具体来讲，研究将从以下几个方面展开：1. 对我国股市中代表性指数的波动性进行测算，并探究其波动性的特点和趋势变化。
2. 基于GARCH族模型，对我国股市中不同指数的波动性进行建模，探究其模型参数的变化规律。
3. 将建立的模型应用于风险管理领域，探究其对于风险的预测和分析的能力；4. 基于GARCH族模型，分析我国股市中不同指数之间的联动性，探究其联动关系及波动性的传染效应。
三、研究预期成果通过本研究，预期可以得到以下成果:1. 揭示我国股市中存在的波动性和联动性特点和趋势变化，并探究其背后的原因和机制。
2. 建立GARCH族模型，并对我国股市中不同指数的波动性进行模型拟合，对风险进行预测和分析，为风险管理提供一定的支持和帮助。
3. 基于GARCH族模型，探究我国股市中不同指数之间的联动关系，为投资者提供合理的资产配置建议。
四、研究的实施计划本研究从2022年2月开始，预计在2023年底完成。
具体的实施计划如下:1. 第一年：调研前沿文献，整理参考资料，初步构建研究框架，并制定实验方案和数据采集计划，进行资料的搜集和整理，学习量化分析理论和工具。
2. 第二年：对股市中代表性指数的波动性进行实证研究，开展波动性的特征分析与测算，并对GARCH族模型进行建模。
3. 第三年：对股市中不同指数的波动性进行建模，并对风险进行预测和分析，探究其对于风险管理的作用，并对联动关系进行研究和分析，撰写论文，完成毕业论文。
基于Copula的中国股市与基金回报的尾部相关性分析
基于Copula的中国股市与基金回报的尾部相关性分析王敏;周石鹏;陈瑞浦;梅志伟【摘要】本文运用二元Archimedean Copula函数分析上证三支股票和三支基金回报间的尾部相关性,以求得出这几种股票与所选取基金之间的相关度.结果表明,在众多具有非对称尾部相关性的Archimede-an Copula函数族类中,所选用三类具有代表性的Copula均不能很好地描述所选股票与基金间的相关性.由此得出,所选择股票与基金的相关性在一年时间跨度内难以用Copula捕捉,这种现象应引起风险管理者的注意.【期刊名称】《山西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(025)001【总页数】7页(P38-44)【关键词】Archimedean Copula;股票;基金;相关性分析;非参数估计【作者】王敏;周石鹏;陈瑞浦;梅志伟【作者单位】上海理工大学管理学院,上海,200093;上海理工大学管理学院,上海,200093;上海理工大学管理学院,上海,200093;上海理工大学管理学院,上海,200093【正文语种】中文【中图分类】O29;F830.91自Embrechts［1］等将Copula引入到金融风险管理领域以来，Copula理论已成为研究金融风险的强有力工具.Andrew J P［2］提出了条件Copula，并应用它刻画了汇率之间的非对称相关结构.Claudio Romano［3］应用Copula理论和极值理论研究了意大利资本市场的投资组合风险问题.Helder和Luiz［4］利用条件Copula动态地研究了金融资产间的相关结构.Nikolai Kolev［5］等详细总结了Copula函数理论近年来的发展及应用，并针对目前的研究现状进行了合理的展望.国内学者张尧庭［6］从理论上探讨了Copula在金融领域应用的可行性.韦艳华［7］将Copula函数与GARCH模型结合，研究了沪深股市的相关结构.以上众多关于Copula研究风险分析与相关性的文章，基本上都是首先确定随机变量的边缘分布，然后选用不同的Copula函数构造变量间的关系.在这个条件下，如果对于边缘分布所作的假设是不正确的，那么基于它之上的各种研究都将被修改或抛弃. 本文并不假设Copula的边缘分布，而是用非参数估计方法，估计Copula函数的参数θ.然后对股票与基金尾部相关性做出分析［8，9］.目前，用多元Archimedean Copula刻画多个金融资产间的相关结构还处于探索阶段.普遍应用的二元正态Copula函数分布具有对称性和尾部渐近独立性，无法捕捉到变量间的非对称相关和尾部相关，金融市场的分布具有尖峰厚尾的特征，所以我们选取尾部特征明显的Copula函数类.Joe (1997)指出对数收益率的相关性结构符合Archimedean Copula分布，因此我们选用Archimedean Copula族中下尾特征明显的Clayton Copula和上尾特征明显的Gumbel Copula函数以及同时具有上尾和下尾相关的Thirdparty Copula函数对金融数据进行拟合［7］.由Sklar 定理知，当边缘分布函数连续时，Copula函数是唯一确定的.但Nelsen R B(1999)指出若边缘分布函数的假设模型有误，会导致Copula函数一个有偏估计.此外Archimedean Copula函数族有一个特性，就是Kendall τ均为θ的解析函数(θ为Copula函数的参数)［7］.本文鉴于Archimedean Copula的特性，采用非参数估计方法，分析直接利用Kendall τ统计量估计Copula函数.(1)Gumbel Copula函数分布函数的表达式为其参数θ描述相关程度，当θ=1时，变量独立;当→—θ∞时，变量完全一致相关.Gumbel Copula函数对变量在分布上尾处的变化十分敏感，因此能够快速捕捉到上尾相关的变化，可用于描述具有上尾相关特性的金融市场之间的相关关系.Gumbel Copula呈J型，具有上尾相关系数λu=2-21/θ，且τ为θ的解析函数:即我们可以得到不同α水平下的λu(α).(X、Y分别代表股票与基金的对数收益率) (2)Clayton Copula函数分布函数表达式如下:Clayton Copula函数呈L型，对变量在分布下尾处的变化十分敏感，因此能够快速捕捉到下尾相关性的变化，可用于描述具有下尾相关特性的金融市场之间的相关关系.当θ=-1和→θ∞时，分别代表变——量独立和变量完全一致相关.τ为θ的解析函数:那么同样，可以得到Clayton Copula函数的表达式.再由公式我们可以得到不同α水平下的λL(α).(3)Thirdparty CopulaArchimedean Copula函数族中有一个函数类同时具有上尾和下尾相关，函数呈U型对称，其函数式为在众多的Copula族类中，这种表达式还没有人给它正式命名，为便于区分，这里我们暂时称之为Thirdparty Copula.θ的解析式为τ由定义可知此处，(x1-x2)和(y1-y2)是独立同分布变量.基于{(xi-xj);(yi-yj)}，1≤i≤j≤n的τ估计量为式(9)(Frees，1998)，并由Kendall τ估计出参数θ的值将θ计算出来后，则Copula函数唯一确定.再由下式计算出上尾相关系数和下尾相关系数的估计值研究随机变量之间的尾部相关性可以帮助我们了解、量化当一个变量发生变化时，另一个随机变量会发生什么样的变化.尾部相关性可以衡量当随机变量x大幅度增加或者大幅度减少时，随机变量y也发生大幅度增加或者大幅度减少的概率，以有利于风险管理者制定政策控制风险.本文中，我们用Copula尾部相关系数来研究上证个股和上证三个封闭式基金之间的相关性［10，11］.封闭式基金到期前不能被赎回，且操作手法较开放式基金灵活多样，尤其在股市上涨或下跌时，其操作不当会加强金融市场中的动荡.因此，我们选择封闭式基金和股票之间的尾部相关性作为分析目标.以工业板块的上海机场、能源板块的中国石化、金融板块的浦发银行和三个封闭式基金:基金银丰、基金兴华、基金金泰作为样本.其从2008年1月1日到2009年1月1日一年的日收盘价Pi(1≤i≤244)，共244组(剔除了不一致的数据)有效数据，数据来源于大智慧软件.对数收益率为x=lg(Pi+1/Pi)，1≤i≤244，图3是各个股票和基金的对数收益率图(根据上述公式计算).由图3可知，2008年期间股票市场一直在不停的震荡，基金市场在2008年3月到4月都遭受大幅下降，基金银丰和基金金泰收益相对平稳，拥有中等的收益和风险，在金融市场中的操作手法更为稳健.基金兴华收益率波动较大，在证券投资基金中属于中高风险的品种.由(8)式解得τ和对应的θ值如下表所示.由τ及θ值我们可以看出，上海机场跟三个基金是正相关关系，在0.05的显著性水平下研究其相关性是合适的.中国石化跟三个基金是负相关关系，并且θ＜1不在Gumbel Copula函数的范围之内，用Gumbel Copula函数来讨论不合适，下文不再讨论.浦发银行与基金银丰是微弱的正相关关系，τ值最大仅为0.02，其与基金兴华接近独立τ=0.001，而与基金金泰却是完全独立的τ=0，此时Gumbel Copula和Calyton Copula的θ分别等于1和0.由此推断，基金金泰在2008年没有投资于浦发银行，三只基金可能在构建自己资产池的时候选择了持有上海机场的股票，而对中国石化则可能是清仓.其相关性的量化分析在下文进行.Thirdparty Copula的θ值均小于1，不在参数范围内，不予讨论.估计参数时为了避免Copula函数边缘分布假设错误，直接利用Kendall τ来估计参数，因此并不知数据具体的边缘分布函数.下面利用经验分布和Kc构造服从均匀分布的变量并检验.首先用Copula分布的几何方法检验(Roberto，2001)，然后用K-S统计量进行优度拟合检验.单变量分布函数Kc(t)定义为其中，φ(t)是Copula函数的生成函数，Kc(F(x)，G(y))(t)服从标准均匀分布.设变量x，y都服从经验分布，则利用θ可以求出Kc(F(x)，G(y))(t)(x1、x2、x3分别表示上海机场、中国石化、浦发银行;y1、y2、y3分别表示基金银丰、基金兴华、基金金泰).选择合适的Copula按照下面的步骤进行:(1)求对数收益率(2)分别求出(3)用均匀分布的Q-Q图进行检验.利用上述步骤得到的进行Q-Q检验，结果如图4和图5所示.比较图4和图5，在度量基金和单个股票的相关性上，Gumbel Copula的KGuc(F(x)，G(y))(t)和Clayton Copula的Kclc(F(x)，G(y))(t)两个函数的拟合效果都不是很好，曲线均呈S型，说明其Kc(t)均不服从均匀分布.当τ=0时，Gumbel Copula中θ=1，变量独立.由(12)式知，当θ=0，Clayton Copula中的Kc(t)不存在，无法做出Q-Q图，所以浦发银行和基金金泰的Q-Q图无法做出.当θ=0.002 0时，变量接近独立，Clayton Copula Kc(t)的Q-Q图也与均匀分布的偏离异常大，如图5中的h.所选择的股票和基金之间的相关性难以捕捉.下面再进行K-S检验，结果见表2.K-S检验的结果Asymp均小于0.05，拒绝原假设，即Clayton Copula函数不能很好地描述股市在大幅下跌时的股票与基金的下尾相关性.同时，Gumbel Copula 也未能很好地描述此种情况下个股与基金之间的上尾相关性.在描述相关性上，本文中Gumbel Copula拟合效果并不优于Clayton Copula.下面仅计算Clayton copula的下尾系数λL(α)，以验证上文得到的结果，根据式(6)和α分位数，计算结果见表3和表4.可以得出，表4与表1和图5的结果是吻合的.例如在Clayton copula中，当上海机场的对数收益率小于p0.01时，基金银丰的对数收益率小于q0.01概率是0.14，大于二者独立时的概率0.01，二者具有相关性.同样可以分析其他α分位数下的上海机场和其他基金的下尾相关性.虽然上海机场与基金之间的具有相关性，但是其相关性非常不显著，因为当α→0时，其下尾相关系数分别仅为0.080 6、0.052 1、0.039 7.而中国石化与基金之间的相关性更弱，甚至几乎为0，如0.000 1，且均不大于二者独立时的概率.由图5也可以看出，上海机场与基金之间的Q-Q图的拟合效果明显优于中国石化和基金之间的Q-Q图，但是两者的拟合效果均不理想，与直线间的偏差较大.而浦发银行的下尾相关系数仅仅略大于二者独立时收益率的概率，相关性很弱，甚至为0，即二者完全独立，与Q-Q检验图一致，我们不能做出浦发银行和基金金泰的Q-Q图，其与基金兴华的Q-Q图偏差也是非常大.本文通过Copula函数对上证股票和上证基金回报间的尾部相关性进行研究，选择Archimedean copula函数族中具有尾部相关性特性的Gumbel Copula和Thirdparty Copula进行数据拟合.参数估计采用函数进行均匀分布检验的结果表明，在2008年股市大规模动荡的情况下，不管是Clayton Copula还是Gumbel Copula，都未能对股票与基金相关性提供很好的拟合效果.也有学者用这两类Copula拟合上证指数与深证指数的相关性［3，6］，得出的结论与本文不同，但是其考虑数据的时间长度也较本文长.也有很多学者用Copula来度量组合资产的风险情况［8～10］，如果是同时投资于股票，也许是合适的，但是在同时投资于基金与股票，并且考虑时间跨度时，用Copula来度量组合资产的风险是否合适［11，12］，仍然需要进一步讨论，也许函数的适用需要某些特殊条件或环境［13，14］.研究结果在某些方面与王强，杜子平关于《上证指数与恒生指数的copula尾部相关性研究》.在时间跨度较短时，用Copula来分析资本市场中的尾部相关性不是最精确的，不容易捕捉到股市与基金间的尾部相关性.希望这篇文章能够为研究资本市场相关性的同僚们提供一点微薄的建议，同时引起风险管理者的重视.【相关文献】［1］Embrechts P，Mcneil A J，Straumann D.Correlation and dependence in risk management Properties and pitfalls［M］.Risk Management:Cambridge University Press，1999.176～223.［2］Andrew J Patton.Application of Copula Theory in Financial econometrics［D］.San Diego:Doctor Thesis of Department of Economics in University of California，2002.14～35. ［3］Claudio Romano.Calibrating and Simulating Copula Functions:An Application to the Italian Stock Market［J］.Working Paper 2，CIDEM，2002，(6):12～46.［4］Helder Parra Palaro，Luiz Koodi ing in conditional copula to Estimate Value at Risk［J］.Journal of Data 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GARCH和Copula模型在股市中的实证比较
Ｇ Ｒ Ｈ和 Ｃ ｐ ｌ模 型 Ａ Ｃ ｏ ｕａ
在市 中的实证比较
收益 序 列 不 服 从 正态 分 布 ； 日收益 序 列 存 在 尖 峰肥 尾 的性 质 。 张飞君 周建涛 北 京航 空航天大学经济管理学院 １ ０ ８ ０３ ０ （ 三）剔除周 内效 应的影响 周 内效 应 是指 一 周 内某一 天 的 平均 收 益 比其 他 各 天的 平 均 收益 或 波 动率 有 显 著 差 异 。在 研 究 深 圳股 市 收 益 率 是否 存 在 周 的 信息 更 多 ， 而需 要 估 计 的参 数 却 更 少 。 【 章摘要】 文 内效 应 时 ，必 须 根据 收 益 率 自身所 具 有 的 金融 市 场 中的 波动 一 旦 达 到或 超 过 一 长期 以来 资 产 收益 率 的波 动性 一直 特征选择适当的模型 ，选择 的模型如 下： 都是金融 学家关注的问题 ，资产选择理 定 程 度 ，其 影 响 便 会 显 现 并 可 能 迅 速 蔓 Ｒ ＝哦＋婶 １Ｅ ＋∞ｌ Ｄｔ ￣Ｔ ｔ 啦ＦＲ ； ’ ＋ ＨＵ ＋ Ｅ 】 ＋ ＡＲＣ Ｈ 论 用方 差 来描 述 收 益 率 的 波 动性 ，进 而 延 ，即产 生 波动 溢 出效 应 。 向量 Ｇ Ｒ是 每 日股 票 收 益 率 ： 模 型 可 用 于 波 动溢 出的 检 验 ，但 它 在 理 论 寻找 最 优 资 产 组合 。传 统 的金 融 计 量 方 ｒｒ 『 Ｔ Ｕ Ｆ［是 虚 拟 变 量 ； ［ ｛ Ｅ Ｅ Ｈ， Ｒ 上还存在许多有待解决 的问题 ，而且难 以 法认 为 方 差 是 独 立 于 时 间 变化 的 变量 ， ｒ－在 周二 时 对 应 的变 量 是 １ ｃ， Ｅ ，其 他 都 为 ｏ ｕ ａ模 但是 近 年 来 大量 的金 融 时 间序 列 实证 分 捕 捉 到 尾部 相 关性 。 Ｃ ｐ ｌ 型 可 以 很 ０ ｛ 在 周 三 时对 应 的变 量 是 １ ，『 Ⅱ ，其 他 都 好 的 描 述 具 有 时变 、非 对 称 、非 线 性 相 关 析 发现 ， 方 差 是 随 时 间 变化 而 变化 的 ， 为 ０ ｒ在 周 四时 对 应 的变 量 是 １ ， ，其 他 特 性 的 多 个 变 量 的 相 关 性 ， 别是 还 可 以 特 而且 金 融 时 间 序 列 的波 动具 有 类 聚 性 。 都 为 ０ Ｆ／ 周 五 时 对 应 的变 量 是 １ ， Ｒ 在 ，其 因 近 年 来 ， 些 学者 ￣ Ｇ Ｒ Ｈ 型 与Ｃｐｌ 一 Ｇ Ｋ， 模 Ｃ ｏａ ｕ 刻画 出分 布 尾 部 的 相 关 结 构 ， 此 可 以捕 将 ｏ ｕａ理 。 结合 ，动态地对金融 变量问的相依性和 获 波 动 溢 出 信息 ， ｃｐ ｌ 论 进 一 步 用 他都 为 ０ （ ）对模型残差的 自相关性检 验 四 于 波 动 溢 出的 检 验 仍 有 待研 究 。 风 险 加 以研 究 。本文 将 结 合 两者 的 实证 对 残 差 进行 分 析 ，可 以看 出其 呈 现 出 分析 进 行 比 较 。 尖峰肥 尾的特征 ， Ｂ检验结果的Ｐ值为０ Ｊ ， 二 Ｇ Ｒ Ｈ 型对深圳股票市场波动 ＡＣ 模 说 明ＲＥ Ｉ ＳＤ序列不服从正态分布。由自相 非对称 性 实证研 究 【 关键 词 】 关统计检验得出的数据显示 ，Ｑ统计量 的 （ ）数据说明与研究思路 一 收 益率 的波 动 性 ；Ｇ Ｅ Ｈ模 型 ；Ｃｐｌ ＡＣ ｏｕ ａ ．５ 残 ２ 由于 早 期 我 国 的股 票 市 场 不 成 熟 ， 股 Ｐ值 均 远 大 于 ０ ０ ， 差 序 列 至 少滞 后 １ 票 价 格受 政 策 的 影 响 比 较 大 ，大 起 大 落 的 阶不 存 在 自相 关 ，Ｑ 统计 量 很 大 ，说 明残 Ｃ ｐ ｌ理 论与 Ｇ Ｒ Ｈ的比较 ｏ ｕａ ＡＣ ＡＤＦ的值 一 现 象 比较 严 重 。 本 文 选取 从 ２０ ０ ２年 １ ４ 差序列为 白噪声过程 。此外 ， 月 Ｃ ｐ ｌ 论 的 出 现 和应 用 可 以说 将 ｏ ｕａ理 ２０２６ １ ％，１％） ０ 日一 ２０ 年 １ ３ 的深 市 日收益 成 份 指 １ ．７ ０ ，绝对值都大于（％，５ ０ ３ ２月 １ 风 险分 析 和 多变 量 时 间 序 列分 析 推 向了 一 数共 ４ ３个交易 日的数据。这一段 时期我 下 的临 界值 。因此拒 绝存在 单位根 的假 ７ 个新阶段。很多学者都提出可以运用条件 国 的股 市 发 展 比较 迅 速 ，而 且 渐渐 的 走上 设 ， 即残 差 序 列 是 稳 定 的 。 ｃｐ ｌ ｏ ｕａ理论 建立 具有时变 、偏斜 、尖峰 、 （ ）残差序列的效应检验 五 成 熟 ，能够 反 映我 国未 来股 市 走 势 。 厚 尾等 特 性 的 多 变 量 金 融 时 间序 列模 型 ， 对 残 差 序列 及 其 平方 序 列 的 自相 关 系 日收 益率 用 每 日收盘 价 的 对数 差 分 表 以处 理 非 对称 相 关 、投 资 组 合 、资 产 定 价 ￣ －Ａ 示。 Ｒｊ（ｎ ｅ ， 其 中 是 市场 在 交 易 致 强显不 不存在显著的 自相 关，而 ｉ 尸－ ） 。 等 问题 。 ＡＲＣ 类 模型 和 Ｓ Ｈ Ｖ模 型 虽 能 很 有 明 显 的 自相 关 性 。误 差 平 方 与 时 间 的 日ｔ 收 益率 ， 是 市 场 在 交 易 日ｔ 的 尸 的收 盘 好的 描 述 金融 时 间 序 列 的 波动 特 性 ，但 参 图二 ）显示 出平 方 误差 存 在 聚 价 。实证 研 究 的 基 本 思路 是 首先 对 股 市 收 变 化 关 系 （ 数估 计等 问题 限制 了其模 型的应 用和 发 类现象 。 这都初步表明 存在 Ａ Ｈ现象。 ＲＣ 益率 做 出描 述性 统计 分析 ，分 析 收 益率 序 展 ，为 此有 学 者 提 出 可 以运 用 ｃｐ ｌ 理 论 ｏ ｕａ 列的特点 ，然后分离周 内效应 ，之 后对该 来建立多 变量 时间序 列模 型 以替 代 向量 模型 的残差进行 自相 关性检验 ，若残差存 ＧＡ ＲＣＨ模 型 ，用 以描述 随机 变 量 问 的 时 在 自相 关 ，则 进行 自相 关 性 纠 正 ，接 着 检 变 的条件相 关关系。 验残 差 的异 方 差 性 ，若存 在 异 方 差 性 ，则 在实 际应 用 中 ， 用 ｃ ｐ ｌ 理 论 建 立 运 ｏ ｕａ 进－ 拟 和相 关 的不 对 称 模 型 。 一步 的 金 融 时 间 序 列 模 型 更 为 灵 活 ， 边 缘 分 （ ）收益率的描述性统计分析 二 布 、ｃｐ ｌ ｏ ｕａ函数的形式以及它 的相关参数 都 可 以是 时变 或 时 不 变 的 ，因 此 由边 缘 分 布 和 ｃｐ ｌ函 数 确 定 的条 件 联 合 分 布 自然 ｏ ｕａ 也可 以是时变或时不变的。Ｃｏ ｕａ模型 ｐｌ 是对整个条件联合分布建模 ， 因此 可 以提 Ｉ 匿 Ｉ ＝ 哩 供更多有用信息。另外由变量的边缘分布 图二 误 差 项 平 方 与时 间 的 变化 关 系 和 它们 的 ｃ ｐ ｌ函 数 ， 以确 定条 件联 合 ｏ ｕａ 可 序 列 是 否 存 在 ＡＲＣ Ｈ效 应 ， 常 用 的 最 分布 的密度函数 ，并且还可以计算 出条件 圈 深 圳成 指 收益 率描 述性 统计 量 检 验 方 法 是 ＬＭ 检 验 。 对 三 是 否 具 有 均值 、条件方差 以及条件高阶协阶矩，如 根据 上 图这 些统 计 量 可 以得 到 如 下结 ＡＲＣ Ｈ现象进行 Ｌ 检验，在 ｑ Ｏ Ｍ ＝ｌ 时的 协方差 、协偏度和协峰度等统计量 。可见 果 ：市 场 的 平 均 收益 高于 同期 银 行 存 款 的 检验结 果显示 ，其ｐ值在滞后 １ 阶的情况 ０ 与Ｇ ＡＲＣ 模 型相 比 ， ｏ ｕａ 型所 包 涵 收 益 ，当 然 风险 也 远 远 大 于存 款 风 险 ； 日 Ｈ ｃｐ ｌ模 下 仍 然 小于 显 著 性 水 平 ０ ０ ，且 Ｏ ｓ Ｒ ．５ ｂ —
中国猪肉价格波动的实证分析——基于GARCH类模型
'( ) *! " # $% $ & '( ) * +, - . /$0 1 2 34 5 %&6 " # 7 8 9 7 : '"("5(5-, ; )*< = > ? @ A B C . D E F GH . / $01 2 3 45 %&< = >? @ A B7 +"("(,5(5 ; )*< => ? @ A. / E F 7 @ I J K L M N O P Q -. D E F R S & # ' ( ) * + . D $0 1 2 3 4 5 %T U V K L .&"("5A8;@((+)/ + , - . W X Y "5%-,0 )1Z 1! " [ \ ] 1^ _ 17 ` 1K L a b c d e @ /
蛋 4个经济指标，并利用（6）式分别计算了其价格收
益率，依次记为{RY}、{RF}、{RB}、{RE}序列，其样本区
t
t
t
t
间和数据来源与{RPt}序列完全一致。 ! " # $ % ! " # $ % & ' ( ) * + , -
根据 GARCH类模型的构造思想，第一步是最大
限度地提取序列的固定信息，为此，本文对其水平均
自相关函数，二者都呈现典型的拖尾特征，并且滞后
6、12、18、24期的 Q统计量 所对应 P值均 远 远 小 于
①
0.0001，说明该序列存在明显的自相关性，是非白噪
声序列。平稳性和相关性检验都通过后，对{RP}序列 t
基于GARCH_M模型的中国股市量价关系研究
F I N ANC E &ECONOM Y 金融经济基于G ARCH -M 模型的中国股市量价关系研究□袁志湘 邓少春 谢腾云表1 上证综指、深证成份指数收益率序列的基本统计情况样本数均值标准差偏度峰度Jarque -Bera App r ox Pr ob上综指数2610010073960162132301388636813307322575160101000000深成指数2610-010010860167256001462888716017241955142201000000注:本文中的所有参数估计、统计诊断和制图均由EV1E W S510软件包实现。
摘要:本文运用G ARCH —M 模型,实证检验了中国股票市场价格波动性与交易量之间的动态关系,得出中国股票市场并不完全符合国际上研究量价关系的混合分布假说(MDH )理论的结论,指出了一般认为股价变动与交易量正相关的结论是不准确的,并具体分析了预期交易量与非预期交易量与股价变动的关系,表明中国股票市场的运行效率尚未达到弱式有效。
所获得的研究结果对正确认识中国股市的微观结构和进一步规范市场行为有一定的参考价值。
关键词:价格波动;交易量;信息流;G ARCH —M 模型;MDH 理论金融资产的价格波动与金融资产的交易量是研究金融市场常选用的数据,长期以来对证券市场中量价关系的研究一直是金融市场研究的热点课题。
由Clark (1973),Epp s (1976),Tauchen &Pitts (1983)等,建立并发展的量价关系的混合分布假说(MDH )理论奠定了量价关系研究的根基。
混合分布假说(MDH )理论认为,价格波动与交易量是由潜在的不可观测的信息流共同决定的,信息流的冲击将同时产生交易量和价格波动,信息流即为混合变量,日交易次数和交易量均可以作为信息流的替代指标。
国内外有大量文献对交易量与价格波动之间的关系进行了实证研究。
基于因子copula模型的我国大型上市公司股票收益关联性及风险分析
摘要基于因子Copula模型的我国大型上市公司股票收益关联性及风险分析在改革开放进一步深化和经济发展的不断推动下，我国金融市场逐步发展健全和完善，金融市场之间的依赖性和金融资产的价格协同效应愈来愈显著，其中股票市场作为金融市场的重要组成部分，不同市场、不同板块、不同行业以及不同股票之间常常存在着联动效应，某一市场或资产的波动，经常会引起其他市场或资产的波动，导致风险会迅速波及、传染、放大至其他市场或资产。
随着我国股票市场的深入发展，不同上市公司之间的联系和依赖越来越强，公司股票之间的关联性也越来越明显，对我国大型上市公司股票收益之间的关联性和投资风险进行分析，对投资组合构建、市场风险管理乃至股市的健康发展都有着十分重要的意义。
本文基于Copula理论基础，利用因子Copula模型和结构因子Copula模型中的嵌套Copula模型，分析了以沪深300成分股为代表的我国大型上市公司股票的收益率序列，计算得到了不同行业内每对股票收益之间的Spearman秩相关系数、相依尾部加权测度和不同资产组合的VaR和ES，以此分析了不同行业内各公司股票收益的关联性和投资组合风险，以及以全部沪深300成分股为代表的整个市场的投资组合风险。
本文选取了沪深300成分股近5年的日对数收益率序列，剔除上市时间不满5年的股票，利用两阶段极大似然估计法，首先采用GARCH (1，1) - Gaussian模型、GARCH (1，1) -t模型分别对每只股票收益率序列进行拟合，并用AIC信息准则选择拟合效果较好的模型，经过对标准残差序列的K-S检验和Ljung-Box自相关检验发现，GARCH (1，1) - Gaussian模型、GARCH (1，1) -t模型可以较好的拟合各收益率序列的边缘分布，并且利用单因子Copula 模型对各公司股票收益的标准残差序列进行拟合，发现在所有17个二级行业中，保险、材料、地产、能源、汽配、食品饮料、银行、运输、资本市场等9种行业的股票收益序列拟合效果较好的为单因子BB1 Copula模型，公用、零售、媒体、耐用服装、软件、硬件、制药生物、资本品等8种行业的股票收益序列拟合效果较好的为单因子Rotated Gumbel Copula 模型；同时本文利用结构因子Copula模型中的嵌套Frank Copula模型，对17个行业的全部股票收益残差序列进行了拟合，并得到了相关模型参数。
中国与国际股市波动的时变相关性检验——基于小波分析和GARCH-Copula技术
中国与国际股市波动的时变相关性检验——基于小波分析和GARCH-Copula技术中国与国际股市波动的时变相关性检验——基于小波分析和GARCH-Copula技术摘要：股市波动对于投资者和决策者而言具有重要意义。
有效的波动相关性分析有助于预测风险和投资组合管理。
本文结合小波分析和GARCH-Copula技术，对中国与国际股市的时变相关性进行了检验。
通过对2005年至2020年间的股票市场数据进行实证研究，本文发现中国股市与美国、日本和欧洲股市存在时间变化的相关性关系。
同时，结果还表明，小波分析和GARCH-Copula技术是有效的相关性分析工具。
关键词：股市波动、时变相关性、小波分析、GARCH-Copula技术一、引言股市波动是指股票市场价格在一定时间内的剧烈波动情况。
波动会导致市场风险增加，对投资者、金融机构和决策者都具有重要意义。
了解和预测股市波动的相关性有助于决策者制定风险管理策略和投资组合。
近年来，随着全球化进程的加速，国际股市之间的联系日益紧密，国际投资者对股市波动的相关性也越来越感兴趣。
相关性分析是股市研究中的重要环节。
传统的相关性分析方法主要局限于固定时间段的波动关系，难以捕捉到股市波动的时变特征。
然而，股市波动的相关性往往会因为市场环境、经济政策等因素而发生变化。
因此，基于小波分析和GARCH-Copula技术的时变相关性检验具有重要意义。
小波分析是一种时频分析方法，具有多尺度分析的特点。
通过小波分析可以将信号分解为不同的频段，进而研究不同时间尺度上的波动关系。
GARCH-Copula技术则是一种用于建模波动相关性的方法，通过建立GARCH模型和Copula函数相结合，可以更准确地刻画不同股市之间的波动传递机制。
本文旨在通过小波分析和GARCH-Copula技术，对中国与国际股市的时变相关性进行检验。
通过实证分析，本文将验证中国股市与美国、日本和欧洲股市之间的相关性，并研究这些相关性在不同时间段上的变化规律。
股市相关性的中美对比研究：基于Copula模型
股市相关性的中美对比研究：基于Copula 模型作者：刘纯敏张东兴来源：《商情》2017年第01期【摘要】本文使用2005年至2006年上证综指、深证成指、道琼斯及纳斯达克指数数据，采用Copula模型分析方法，研究沪深股市相关性并与美国股市进行对比。
研究结果表明同一国家的不同股票市场相关性程度十分高且中国的市场间相关程度高于美国的市场关联程度【关键词】沪深股市相关性；Copula模型；对比研究一、研究背景近年来，中国股市经历了数次大幅波动，其表现出的股价高度相关性得到了学者和投资者的高度关注。
本文采用Copula函数分析研究我国沪深股市的相关性。
同时为了更加合理地评价相关性程度高低，本文将与美国纽约证券交易所和纳斯达克之间的相关性进行对比研究。
如果研究结果显示我国市场间相关性高，则在市场层面分散化投资降低风险效果不明显；若相关性低，则分散化投资可以有效降低风险。
二、文献综述相关性分析方法，最为传统的是计算相关系数，相关系数虽然计算较为方便，但它有许多不足之处，主要包括：（1）进行单调变换后，相关系数改变；（2）仅能捕捉线性相关关系；（3）要求数据方差不能过大。
目前研究更多的使用Copula函数。
常用的有Normal，Clayton，Rotated Clayton，Gumbel，Rotated Gumbel，Student-t，Frank Copula。
而如何选取合适的函数，各文献采取方法不同。
例如，司继文等（2005）利用Copula分析国内外股票市场相关性，选择与经验Copula 函数之间的误差为最小的一类Copula函数。
而刘琼芳等（2011）通过AIC、BIC最小原则选择，本文借鉴后者方法进行选取。
近年，基于Copula函数进行沪深股市相关性的研究并不多见。
刘喜波等（2015）和魏平等（2010）均发现沪深股市日收益率序列呈现出很高的相关性，与本文结论一致。
李娟等（2007）研究几种Copula函数在沪深股市相关性建模中的应用，通过AIC准则比较得到t-Copula优于Gaussian Copula。
基于Copula-GARCH模型国际股票市场组合风险度量
基于Copula-GARCH模型的国际股票市场组合风险度量摘要：由于金融收益序列的时变波动、偏斜、高峰、厚尾等分布特性，加上波动的集聚性和杠杆效应，在描述金融收益序列中通常使用garch族模型。
本文结合tgarch-t模型和copula方法，利用上证综指、深证成指、恒生指数以及标准普尔500指数对沪、深、港、美股票市场进行分析。
该模型能很好地捕捉资产间的非线性相关性，更符合现实市场。
利用其对市场估计的准确性，以建立更加准确且经济效益高的var风险管理。
关键词：copula；tgarch-t；var；蒙特卡洛模拟中图分类号：f830.9 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2012）02-0-02一、引言和理论综述在当今金融市场，投资组合、风险管理等一直都是人们关注的热点问题。
而金融危机和波动频繁出现，使得国内外更加紧步伐来寻找有效度量风险的方法。
实际上这些问题都离不开资产组合的联合分布、资产组合间的相关性分析。
copula是个很好的度量组合风险相关性的函数，它可以更加灵活地构造多元分布，并且捕捉到分布尾部的相关关系，可以更加准确地反映资产间的相关结构，提高模型预测的准确性。
1.copula理论概述copula理论的提出可以追溯到1959年，sklar[1]通过理论形式将多元分布与copula函数联系起来，通过copula函数和边缘分布可以构造多元分布函数，其中copula函数描述了变量间的相关结构。
copula函数实际上是一种将联合分布与它们各自的边缘分布连接在一起的函数，也叫连接函数。
copula技术不仅可以分析变量间的线性关系，而且也可以分析变量间的非线性关系，随着边缘分布建模理论的不断发展完善，以及计算机技术的迅猛发展，并应用到金融领域。
2.copula函数的选择、估计与检验常用的copula函数主要有三类[5]：正态copula函数，t-copula 函数，阿基米德copula函数。
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究摘要：近年来，全球金融危机和国内金融风险事件的频繁发生引起了对金融系统风险的深入研究。
作为系统性风险的重要表征，金融业系统性风险溢出效应的测度对于金融监管和风险管理具有重要意义。
本文基于GARCH-Copula-CoVaR模型，对中国金融业系统性风险溢出效应进行了全面的研究和分析。
研究结果表明，中国金融业存在明显的系统性风险溢出效应，且该效应在不同市场条件下存在差异。
本文的研究对于金融机构和监管部门有效识别和管理金融系统性风险具有一定的启示意义。
关键词：金融业，系统性风险，风险溢出效应，GARCH-Copula-CoVaR模型目录：1. 引言2. 中国金融业系统性风险的概述3. 理论框架与研究方法3.1 GARCH模型3.2 Copula模型3.3 CoVaR模型4. 模型实证分析4.1 数据描述与预处理4.2 GARCH模型的参数估计4.3 Copula模型的选择与参数估计4.4 CoVaR模型的计算与结果分析5. 结果与讨论5.1 中国金融业系统性风险的溢出效应5.2 不同市场条件下的系统性风险溢出效应6. 结论与启示7.随着全球金融危机和国内金融风险事件的频繁发生，对金融系统风险的研究变得更加紧迫和重要。
作为系统性风险的重要表征，金融业系统性风险溢出效应的测度对于金融监管和风险管理具有重要意义。
本文基于GARCH-Copula-CoVaR模型，对中国金融业系统性风险溢出效应进行了全面的研究和分析。
首先，本文简要概述了中国金融业系统性风险的背景和概况。
随着中国金融市场的快速发展和金融体系的日益复杂化，金融系统面临着越来越多的风险。
金融危机和金融风险事件的发生引起了对金融体系的关注和反思，需要进一步研究和分析金融业的系统性风险，并采取措施来有效管理和应对这些风险。
我国股价和汇率的关联_基于VAR_MGARCH模型的研究
# t | t- 1 ~ N ( 0 ,
t)
( 2)
# 这里, t- 1 为 t - 1 时刻的信息集,
为误差项向量
t
t 的协方差矩阵。以二元 GA R CH ( 1,
1) 为例, 二元 GARCH ( 1, 1) 的 BEKK 表示为:
# # t = C∀0 C0 + A∀11 t- 1 ∀t- 1 A 11 + G∀11 G t- 1 11
19
Finance & Trade Economics, No 2, 2010
巴基斯坦和韩国不存在因果关系, 而在菲律宾和印度存在因果关系。 关于我国股价和汇率相互关系的研究, 国内学者的研究结论并不完全一致。有学者认为汇率
与股价二者之间存在明显的联动关系( 巴曙松、严敏, 2009) 或协整关系( 李泽广、高明生, 2007; 邓 燊、杨朝军, 2007) 。陈雁云( 2006) 则认为, 不同状况下股价与汇率的关联不同, 当人民币汇率变动 受到严格管制时, 股价与汇率的关联性就很小; 而随着人民币汇率弹性的加大和股价形成机制的完 善, 股价与汇率的关联性则越来越大。邓燊、杨朝军( 2007) 认为汇率制度改革后中国股市与汇市存 在长期稳定的协整关系, 人民币升值是中国股市上扬的单向格兰杰原因。
原始观测值。为使数据更加平稳, 我们采用数据的对数差分的形式。% 以股指数据为例就是 St =
100( lnPt - l nP t- 1 ) , 其中 Pt 表示上证指数, 乘以 100 是为了数据处理起来更方便。Ex usd、E x
∃ 由 Baba 等( 1990) 提出的一种估计多 元 G A RCH 模型的 方法, 其 优点是 允许 方程间 交叉 相关 关系 的存在, 因此 被称 为 GARCH 模型的 BEKK 表示。
中国股票市场流动性与收益率相关分析——基于Copula-GARCH模型的实证研究
中国股票市场流动性与收益率相关分析——基于Copula-GARCH模型的实证研究胡啸兵;何旭静;张成虎【期刊名称】《大连理工大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2012(033)002【摘要】股票市场流动性与收益率相关分析对把握股票市场内在运行机制至关重要.文章在借鉴既有研究的基础上,利用因子分析法重新选择构建了我国股票市场多维流动性度量指标,并在验证我国股票市场流动性与收益率非正态分布性的基础上,引入Copula函数构建Copula-GARCH模型对我国股票市场流动性与收益率相关关系进行了实证分析,发现我国股票市场流动性和收益率不存在尾部对称性,牛市时期收益率大幅增加而流动性也同时增强,熊市时期收益率急剧下降而流动性也同时减弱,但是前者同时出现的概率大于后者,这与成熟市场流动性与收益率负相关的流动性溢价理论是不相吻合的.【总页数】5页(P49-53)【作者】胡啸兵;何旭静;张成虎【作者单位】西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061;西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061;西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061【正文语种】中文【中图分类】F830.9【相关文献】1.基于GARCH模型的股票市场收益率波动的实证研究 [J], 王嘉晨2.基于Copula-GARCH模型的投资组合日收益率的相关性的风险度量实证研究与应用 [J], 刘红玉;张景川3.中国股票市场流动性溢价风险的实证研究——基于自由流通额调整的收益模型(FARM) [J], 龚鹰武;4.货币供给量对股票市场收益率的影响\r——基于VAR模型的实证研究 [J], REN Sen-chun;DAI Zheng-ben5.中国股票市场存在流动性溢价吗?——股票市场流动性对预期收益率影响的实证研究 [J], 谢赤;张太原;曾志坚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于变结构Copula模型的股市与汇市间波动溢出效应研究
基于变结构Copula模型的股市与汇市间波动溢出效应研究吴智昊【摘要】The paper presents a variable structure Copula to study volatility spillover effect between China stock market and exchange market. Base on the structural change points derived from time-varying coefficient of the correla-tion between the dollar to the RMB exchange rate and the CSI 300 Index,using M-Copula model to analyze the volatil-ity spillover effects on each segment. The empirical results suggest the existence of a long-term and significant volatility spillover effect between China stock market and exchange market since the reform of RMB exchange rate formation mechanism. During the subprime crisis, the number of structural change points increased and the tail dependence be-tween two markets enhanced. So the authority should manage the mediating variables of volatility spillover effect effec-tively to reduce the negative impact.%本文采用变结构Copula模型对我国股、汇市间的波动溢出效应进行研究。
基于Pair Copula-Realized GARCH模型的股票市场
基于Pair Copula-Realized GARCH模型的股票市场
李嘉琪;何坤
【期刊名称】《东华大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2018(044)006
【摘要】为了对股票市场的非线性结构进行研究,通过Realized GARCH将高频数据的信息引入到模型之中,并结合Pair Copula分解法对股票指数进行分析,建立股票指数之间的结构关系.计算了AIC(Akaike information criterion)/BIC(Bayesian information criterion)的值以确定最优Pair Copula函数,最终发现C-Vine的结构更加适合被用来描述股票市场间关系.
【总页数】6页(P1008-1013)
【作者】李嘉琪;何坤
【作者单位】东华大学理学院,上海 201620;东华大学理学院,上海 201620
【正文语种】中文
【中图分类】O212
【相关文献】
1.可转换债券与股票市场波动关系研究——基于VAR模型和GARCH模型的实证分析 [J], 褚昊
2.基于 Pair-Copula-GARCH 模型与 CVaR 的时变投资组合优化∗ [J], 徐晓波;李述山;叶杨
3.基于Pair Copula和GARCH(1,1)模型的股市研究 [J], 张雯;何坤;
4.基于GARCH模型对股票市场进行分析预测 [J], 贾雪;吴芷婧;孙佳萍;欧圆;耿帅;
白晓东
5.新冠“黑天鹅”下中美股票市场波动趋势探讨——基于GARCH模型的实证研究 [J], 吴凌睿;江紫凡;王芬
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我国保险公司经济资本度量研究——基于GARCH-EVT与COPULA的两阶段模型
作者： 郭祥
作者机构： 对外经济贸易大学保险学院,北京100029
出版物刊名： 内蒙古财经学院学报
页码： 15-18页
年卷期： 2011年 第5期
主题词： 经济资本;GARCH;Copula;极值理论
摘要：现有的保险公司经济资本研究多关注保险业务风险,较少考虑投资风险。
本文结合上述两个方面对经济资本进行更全面地测算,使用GARCH与EVT模型进行收益率序列的边缘分布拟合,使用Copula连接各业务部门损益率的边缘分布以更好地模拟整体风险损失数据。
测算结果显示该方法可以更有效地反映保险公司的经济资本需求,比单纯考虑保险赔付部门情况下更为科学。
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周 明华 ， 胡焰林 ， 原俊青 ， 陈俊华 ， 冯成祥
（ 江工业大学 理学院 ， 州 ３０２ ） 浙 杭 １０ ３
摘
要： 对证券 市场 中股价波动与交易量 的关 系进行相关分析 。根据上证指数 波动率及交 易
量序列表 现 出的尖峰厚尾 、 波动簇聚用 Ｇ Ｒ Ｈ族模 型建模 ， Ａ Ｃ 并对模 型进行拟合 比较 ， 结果茅 明 Ｅ Ａ Ｃ －、 Ａ Ｃ — 模型拟合这 两个 序列较为充分 。对 于两个 序列 的条件相 关性 ， 阿 Ｇ Ｒ Ｈ ｔＧ Ｒ Ｈ ｔ 用 基米德 Ｃ ｐ ｌ ｏｕ ａ函数来描述 ， 结果表 明 Ｇ ｍ ｅ Ｃ ｐ ｌ 拟合度最优。 ｕ ｂｌ ｏ ｕ ａ
Ｇｕ ｅ ｐ ｌ ｅ ｔ ｍｂ ｌ Ｃｏ ｕ ａｉ ｂ ｓ． ｓ Ｋｅ ｒ ｓ ｖ ｌｔ ｉ ； ｙ ｗｏ ｄ ： ｏａ ｉ ｔ ＥＧＡＲＣ ｍｏ ｅ ； ｅ ｅｏ ｃ ｄ ｓｉｉ ａ ｒ ｈｍｅ ｅ ｎ ｃ ｐ ｌ ｌｙ Ｈ ｄ ｌ ｈ ｔｒ ｓ ｅ ａ ｔ ｔ ｃ ｙ； ｃ ｉ ｄ ａ ｏ ｕａ
第 ２ ８卷 第 ７ 期
２１ ０ ２年 ７月
科 技 通 报
ＢＵＬＬＥＴＩ ０Ｆ Ｓ ＥＮＣＥ Ｎ ＣＩ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮ０ＬＯＧＹ
Ｖｏ ．８ １ Ｎｏ７ ２ ．
Ｊ ｌ ２ ２ ｕｙ ０１
基 于二 元 Ｅ Ａ Ｃ — ｏ ｕａ 型 的 Ｇ Ｒ Ｈ Ｃ ｐ ｌ模 中 国股 市 量 价 关 系分 析
关键词 ： 波动率 ； 方差 ；Ｇ ＲＣ 异 Ｅ Ａ Ｈ模 型 ； 阿基米德 Ｃ ｐ ｌ模型 ｏｕ ａ 中图分类号 ：８ ０ Ｆ ３． ９ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ １７ （ １） — ８ — ５ １０ — １９ ０ ２０ １７ ０ １２ ７
Ａｎ ｌ ｓｓｏ ｈ ｌ ｔｏ ｓ ｉ ｔ ｅ ｒｃ ｌ ｔｌ ｙ ａ ｄ Ｔｒ ｄ ｎ ｌ ｍｅ ｉ ａ ｙ ｉ ｎ ｔ ｅ Ｒｅａ ｉ ｎ ｈ ｐ Ｂｅ ｗｅ ｎ Ｐ ｉｅ Ｖｏ ａ ｉ ｔ ｎ ａ ｉ ｇ Ｖｏｕ ｎ ｉ ｔ ｅ Ｃｈ ｎ ｔ ｃ ａ ｋ ｔＢａ ｅ ｎ Ｂｉ ａ ｉ ｔ ｈ ｉ ａ Ｓ ｏ ｋ Ｍ ｒ ｅ ｓ ｄ ｏ ｖ ｒａ ｅ ＥＧＡＲＣＨ－ ｐ ｌ ｏ ｅｓ Ｃｏ ｕ ａ Ｍ ｄ ｌ
流 动性 、 场 中信息 不对称 程度 、 市 信息 传 递 的效
率 、 别价格异 常波动 。有 利于对证券市 场 的理 识 解 ， 以为 投资 决策 、 可 风险 管理 与控制 乃 至一个 国家 的宏 观政策 提供指导与建议 。 金融时 间序列 条件二 阶矩通常具 有时变性 ，
ｓ ｒｅ ． ｅｒ ｓ ｌ ｏ ｍｏ ｅｓ ｔ ｎ ｈ ｗ ａ ｅ ｓ Ｔ ｅ ｕ ｔ ｆ ｍ ｄ ｌ ｆ ｔ ｇｓ ｏ ｔ ｔ ｉ ｈ ｓｒ ｉ ｉ ｈ ＥＧＡＲＣ ｔ ＧＡＲＥＨ－ ｄ ｌ ｆ ｃ ｒ ｌ ｅｓ ｒ ｓ Ａｒ ｈｍｅ ｅ ｎ Ｈ＇ ， ｔ ｍｏ ｅｓ ｔ ｍｕ ｈｍｏｅｆ ｌ ｔ ｅ ｉ ． ｃ ｉ ｄ ａ ｉ ｕ ｙｈ ｅ Ｃｏ ｕ ａｆ ｎ ｔ ｎ ｒ ｓ ｄｔ ｅ ｃ ｂ ｅｃ ｎ ｉ ｏ ｏ ｒ ｌｔ ｎｏ ｅｓ ｒ ｓ ｔ ｅｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｏ ｄ ｅ ｓ ｆ ｉ ｎ ｆ ｈ ｐ ｌ ｃ ｉ ｓａ ｅｕ ｅ ｄ ｓ ｒ ｅｔ ｏ ｄ ｔ ｎｃ ｒｅａｉ ｆ ｈ ｅ ｉ ，ｈ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ｏ ｎ ｓ ｔ ｇｏ ｅ ｕ ｏ ｏ ｉ ｈ ｉ ｏ ｔ ｅ ｓ ｈ ｇ ｏ ｆｏ ｅｆｔ ａ ｌ， ｏａｉ ｔ ｌｓｅ ｎ ｈ ｗｎｆｏ ｔ ｅＳ ａ ｇ ａ ｄ ｘｖ ｌｔ ｉ ｎ ａ ｉｇｖ ｌ ｍｅ ｄ ｌ ｒ ｓ ｄｔ ｍｏ ｅ ｆｒ ｈ ｉ ｖ ｌｔ ｉ ｃ ｕ ｔｒ ｇｓ ｏ ｍ ｈ ｎ ｈ ｉｎ ｅ ｏａ ｉｔ ａ ｄ ｔ ｄ ｎ ｏｕ ｏ ｔ ａｔ ｓ ｌｙ ｉ ｒ ｈ ｉ ｌｙ ｒ
０ 引 言
的热点 。自从 Ｅ ｇ ｔ 出 Ａ Ｃ ｎ ｌ ｅ］ 提 Ｒ Ｈ模 型对金融 时间 序 列波 动率 建模 以来 ， Ａ Ｃ Ｇ Ｒ Ｈ簇模 型 受到 了建
模者 的青 睐。
研究 量 价 间的关 系对 金融 市场 微 观结 构 意
义重 大 ， 它揭示 了价格波 动产生 的根源 。通过对 量价 关 系的定量模型 ， 以帮助我们 了解 市场 的 可
Ｚ ＨＯＵ ｎ ｈ ａ Ｍｉｇ ｕ ，ＨＵ ａ ｌ ＹＵ Ｙ ｎｉ ｎ， ＡＮ ｕ ｑｎ Ｃ Ｊ ｎ ｉｇ， ＨＥＮ ｕ ｈ ａ Ｆ Ｊ ｎ ｕ ， ＥＮＧ Ｃ ｅ ｇ ｉｎ ｈ ｎ ｘａ ｇ
ｆ ｏ ｅ ｅｏ Ｓ ｉ ｃ ， ｈ ｊ ｎ ｎｖ ｒ ｔ ｆ ｅ ｈ ｏ ｇ ， ｎ ｚ ｏ ０ ３ ｈ ａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｃｅ ｅ Ｚ ｅ ａ ｇＵ ｉｅｓ ｙｏ ｃ ｎ ｌ ｙ ｌ ｎ ｉ ｉ Ｔ ｏ Ｈａ ｇｈ ｕ３ ２ ， ｉ ） １ ０ Ｃ ｎ
金 融市场 中， 量价间往往存 在着相互 影响和 波动 的相关性 。这就要求必须 同时讨论两个变量 的波动建 模 问题 ，即在一 元波 动性 建模 的基础 上， 讨论 多个 时间序列 的波动性建模 。 Ｂ ｌ ｒ ｅ［ 多 元 Ｇ Ｒ Ｈ 模 型 研 究 多 变 量 ｏｌ ｓ ｖ］ ｅｌ ２ 用 Ａ Ｃ 的波动溢 出，相 比传统的单变量 Ｇ Ｒ Ｈ 模型只 Ａ Ｃ