基于贝叶斯方法与时变Copula模型的基金风险的度量

基于贝叶斯理论的 MCMC方法对单个基金收益率进行 GARCH 建模,以及对投资组合权重进行后验模拟.进一步结合时变Copula理论计算基金投资组合的 VaR,与基于极大似然法的结果进行比较.实证结果表明基于贝叶斯理论的时变Copula的 VaR方法,能够更有效的度量开放式基金投资组合的风险.     

LF拓扑空间中的S—集及其性质（Ⅱ）

给出ＬＦ拓扑空间中的Ｓ－Ｋｕｒａｔｏｗｓｋｉ十四集定理及Ｓ正则开（闭）集的性质。     

基于条件Copula的高阶矩波动性建模及应用

随着金融理论与实践的深入,仅从时间序列的前二阶矩出发研究金融资产的风险变化存在一定的局限性。作为GARCH模型在高阶矩领域的延伸,GARCHSK模型为描述金融资产的高阶矩风险提供一种有效的工具。利用Copula函数可以连接边缘分布的特点,建立了多元条件Copula-GARCHSK模型,以解决多元GARCHSK建模中的"维数灾难"问题;给出了模型的参数估计方法和诊断检验方法;最后,对中国股市进行了实证研究。     

金融相依风险研究引入Copula理论的利弊分析

本文以证券市场等相关风险为论述基点,在探讨金融市场的关联性基础上分析金融风险相依研究的缘起,通过对Copula理论内涵的解析阐述其对金融相依风险研究的推动维度,而后根据Copula理论的局限性分析其对金融相依风险研究未来走向的影响。     

我国商业银行系统性风险度量及监管研究

本文用Copula函数的CoVaR方法,度量了我国14家上市银行和整个银行业间的风险溢出效应,通过比较在欧债危机发生前后各上市银行对整个银行业系统性风险的贡献度以及受整个银行业危机的影响程度,分析得出以下结论：单个银行对整个银行业系统性风险的贡献度和受整个银行业危机的影响程度取决于银行的性质、资产规模,以及经济周期等因素.基于以上结论对监管部门在宏微观审慎监管、系统性重要银行监管、逆周期管理方面提出了几点建议.     

金融相依风险研究引入Copula理论的利弊分析

本文以证券市场等相关风险为论述基点,在探讨金融市场的关联性基础上分析金融风险相依研究的缘起,通过对Copula理论内涵的解析阐述其对金融相依风险研究的推动维度,而后根据Copula理论的局限性分析其对金融相依风险研究未来走向的影响。     

基于Copula的创业板指数与上证指数的相关性研究

用ARMA-GARCH-t模型构建创业板指数和上证指数的边缘分布,并用平方欧式距离评价各Copula模型的拟合结果,根据创业板熊市和牛市特征划分两个时间段,分别用Clayton Copula和Gumbel Copula对不同市场环境下尾部相关性的特点进行研究。结果表明,t-Copula的拟合情况最好,创业板熊市时期与上证指数的尾部关系要强于创业板牛市时期,在创业板利好时期,创业板更能走出独立的行情。     

信用风险计量的Copula和Monte Carlo改进

Credit Metrics模型是一个以VAR方法为基础的风险计量模型,但风险收益服从正态分布是其前提条件,而事实上具有“厚尾”现象。研究主要贡献是通过Copula函数和Monte Carlo模拟解决了“厚尾”和“线性相关”问题,是在理论层面和实践层面,深化了Copula函数在计量信贷资产组合整体信用风险中的研究和应用,结合Monte Carlo模拟提出了理论与实际相结合的信用风险计量框架,为计量信贷资产组合的信用风险提供了一种新的研究工具,具有一定的创新价值。     

基于半参数Copula模型的相依关系研究--对我国股指期货和现货的实证分析

研究结果表明,半参数t-Copula模型对我国期货和现货的相依关系拟合得相对最好,这与我国期货成立初期不对称的相依关系不同的是,股指期货与股指收益之间存在对称的正相依性,并具有显著的厚尾特征。