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《金融与经济》2019,(7)
金融市场间收益率的相依结构是规避风险发生的理论基础。随着资本账户开放加快推进,研究中国汇市、股市和债市相依结构的变化对于维持金融市场健康平稳发展显得尤为重要。文章首先基于GJRGARCH模型过滤不同金融市场收益率序列,然后采用经验分布估计方法,建立边际分布序列,最后选取最佳Copula函数,建立了汇市、股市和债市间的二元联合分布模型。研究发现,随着资本账户开放的加快推进,第一,中国汇市、股市和债市间的尾部相依性降低;第二,中美两国股市间和债市间的相依性明显增强;第三,中美两国股市间和债市间的相依性比中国金融市场间的相依性强。本文研究结论帮助我国投资者在进行资产管理和金融监管部门制定政策时,对金融市场的变化做好事先的评判。 相似文献
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Copula能将单个边缘分布和多元联合分布联系起来,已被广泛用于金融资产相关性研究。本文利用E-GARCH(1,1)模型来拟合各个外汇市场的日收益率序列,通过构建嵌套Archimedean Copula联合分布函数,分析美元、港币、欧元波动相关关系。实证研究表明:嵌套Archimedean Copula能够很好地捕获非对称结构下尾相关性,及较好地刻画外汇市场的协同波动效应,并且简化计算量,具有直观的描述性,有利于进行资产的风险管理。 相似文献
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本文首先对财险公司实际理赔数据进行分布拟合分析。通过三种拟合优度准则的比较,发现Burr分布比Pareto分布能更好地拟合赔款和直接理赔费用。其次,为了刻画赔款和直接理赔费用之间的相依关系,我们通过对常见的五类Copula函数进行参数估计,并比较赤迟信息准则(AIC)的大小,发现Gumbel Copula比其他常见的四类Copula函数更适合。最后,作为本文研究的应用实例,本文使用R软件的随机模拟函数,计算出一种特殊的再保险保费以及风险价值和尾部风险价值。 相似文献
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本文对沪深300股指和股指期货仿真交易收益率极端风险和相依关系进行了研究,用DCC-GARCH模型描述了股指期货和现货之间动态的条件相关系数,并以极值分布为边际分布对四种常用的Copula函数进行了拟合,发现Frank Copula的拟合效果最好,其次为Clayton Copula。在此基础之上,对不同组合的VaR和CVaR进行测度,发现投资组合比例与风险之间呈现“U”型特征,这也为股指期货套期保值提供了一种新的研究方式。 相似文献
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基于概率收益率与概率风险的定义,建立基于风险与收益率的投资组合模型,为了更好拟合联合分布,在具体解法中采用Copula函数来构造多个资产收益率的联合分布。由于不要求收益率服从维纳过程,因此基于Copula的Markowitz投资组合选择模型具有更广的适用性。通过对上证领先指数与深证领先指数收盘数据实证分析发现,在收益率(基于概率ρ0的收益率)一定的情况下,通过投资组合可以降低风险。 相似文献
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基于Copula-GARCH-EVT的中国开放式基金投资组合风险度量 总被引:1,自引:0,他引:1
文章结合CARCH模型和EVT理论刻画了单个金融资产收益率的波动性和尾部分布,并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于证券投资组合的VaR计算方法.通过对光大红利基金的实证研究,得到前十大重仓中单只股票及其投资组合的风险值,结果表明,基于Copula-GARCH-EVT的VaR方法具有重要的经济应用价值. 相似文献
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本文对不同族类、不同种类Copula函数进行比较分析,基于深圳发展银行、上海浦东发展银行、中国民生银行信用收益率和汇率收益率的经验数据进行实证研究与分析,用经验累积分布函数拟合信用收益率和汇率收益率的边缘分布,ArchimedeanCopula函数描述三家银行的信用收益率和汇率收益率的相关关系。在各个置信度下,运用拟合度最优的Copula函数求出各自的信用-汇率风险的VaR(Value—at—risk)值和CVaR(Condifonal Value-at-risk)值,并比较三家银行整合风险的大小,为金融机构决策者的监管提供参考。 相似文献
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本文采用非参数核密度估计拟合边缘分布,构建了我国货币供应量与股市波动的相关性模型。与经典的相关性分析模型相比,采用Copula函数对货币供应量与股市波动的相关性描述更为全面。 相似文献
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郭祥 《内蒙古财经学院学报》2011,(5):15-18
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。 相似文献
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张学仁 《江西金融职工大学学报》2013,(6):34-36,45
Coplua模型是组合投资风险评估中常用模型,它具有多种不同的类型,模型选择的好坏对风险评估结果具有至关重要的影响.本文主要比较了二元正态Copula模型和二元t-Copula模型对中国股市数据拟合的优劣程度.针对这两种模型,利用上证综指、深证成指、上证基金、深证基金、东风汽车、中国石化、宝钢股份和万家乐的日收盘价数据估计相应的参数得到相应的拟合分布,然后分别与经验Copula函数作比较,通过计算拟合分布与经验分布之间的距离,得出二元t-Cop-ula函数能更好地拟合两组投资组合的日收益率数据的结论. 相似文献