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多维Copula树及其在机构投资组合风险管理中的运用

前言$$一、研究目的和意义$$在期货市场上,保证金制度带来杠杆效应,放大了风险和可能的亏损额。机构投资者必须做好风险控制和资金管理,这是大资金生存的前提。$$在风险管理的各种方法中,VaR方法最为引人瞩目。VaR是指给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失。目前全球已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。$$传统VaR方法的最大缺陷是低估了极端行情发生时,资产组合的最坏预期损失,而机构投资者的重大亏损却往往发生在极端的市场行情下,最典型的例子是长期资本管理公司(LTCM)。LTCM以套利和对冲为主要投资策略,俄罗斯金融风爆发生时,行情发生剧烈波动,其所投资的两类债券出现反常走势,致使LTCM出现了巨额损失,最后面临被收购的结局。$$Copula理论凭其对非线性多维相依关系的刻画能力成为北美理论和实务界进行风险管理日益流行的技术,在信贷衍生品(Credit...  (本文共7页) 阅读全文>>

权威出处: 期货日报2008-04-22
《武汉商学院学报》2019年03期
武汉商学院学报

基于RGARCH-Copula模型的中美股市尾部相关性研究

一、引言相关性分析在金融分析中具有非常重要的作用。在产品定价、波动溢价研究、评估投资组合绩效、风险管理研究等领域中,相关性的研究均有涉及。伴随着全球化进程的推进,世界金融经济的发展衔接越来越紧密,尤其中国金融的发展,在世界范围内都有着举足轻重的地位。近年来,中国金融市场迅速发展,与各国股市间的相关性程度也在不断的加强。在各国金融市场中,美国股市是最为发达的股市,鉴于中美两国经济越来越密切,因此,从相关性分析的角度来研究中美股市就显得尤为必要。近年来,已经有部分学者对于中美股市相关性进行研究。其中,张兵等(2010)中美股票市场的联动性研究指出美股收盘收益率对上证开盘收益率的影响呈现U型曲线,在极端条件下美股变动对中国股市的冲击较为显著[1]。赵喜仓,董小亮(2011)在股权分置改革前后中美股市相关性比较分析中指出在我国股权分置改革之前,中美股市的相关性不强,但是随着我国股权分置改革和QFII的引入,中美股市的相关性越来越大,中国...  (本文共6页) 阅读全文>>

《数学的实践与认识》2019年12期
数学的实践与认识

高维动态藤Copula函数建模、仿真及在金融风险研究中的应用

藤的概念于20世纪90年代末出现,研究进程较为缓慢,总体来说仍处于起始阶段.规则藤作为一种常见的藤形式,藉由康托尔树(Cantor treesW)结构,由二维变量拓展到任意维度变量,在高维建模中应用比较灵活,定义参见Kurowicka&C〇〇W2l规则藤中,C藤和D藤较常见:C藤,即Canonical Vine概念首先出现在Bedford&Cooked,其后,Kurowicka&Cooke問将其缩写成C-vine; D藤提法首先出现于Kurowicka&Cooke[2’4l, Kurowickafe Cooke[2】把它与“drawable”相联系,D藤没有更多其他解释.“Copula”是若干均匀边际的联合分布,提法始于Sklar[5l,直到上世纪90年代中期,Cop?ula函数才逐步应用于金融领域学术研究,后经历了二元、多元Copula阶段,相应的研究有:Joe H, Nelsen R.B, Liebscher E, Fisc...  (本文共12页) 阅读全文>>

《中南财经政法大学研究生学报》2017年01期
中南财经政法大学研究生学报

动态Copula模型在金融相关领域运用的文献综述

Sklar在1959年首次提出了Copula理论,他指出,一个联合分布可以分解成n个边缘分布与一个Copula函数,而Copula函数则用来刻画随机变量之间的相关性。[1]Copula函数可以描述随机变量之间非线性、非对称的相关关系,对极端情况下的尾部相关特征也可以进行很好的刻画,再加上其自身一些其他优良的特性,使得其在金融问题的研究方面有着许多优势。但是在过去半个多世纪的时间里,Copula模型更多的是作为一种统计工具,用来分析多元分布的相关结构,1999年,Embrechts第一次运用Copula理论进行金融领域的相关研究,此后许多从事金融研究工作的学者开始纷纷利用该模型进行相关研究,尤其是近年来,随着计算机编程技术在金融领域的广泛运用,以及金融一体化进程的加速,使得越来越多的学者开始关注Copula理论,而动态的Copula模型作为该理论的重要组成部分,其在刻画变量之间的非线性的动态相关结构有着很大的灵活性与便利性,因此该...  (本文共6页) 阅读全文>>

《水资源研究》2017年05期
水资源研究

基于Copula熵方法的河流之间的相关性研究

1.引言洪水事件一般具有多方面因素的特征属性,而各个变量之间通常具有相关性,研究变量之间的相关性对正确认识水文事件的客观规律,合理地进行水资源开发利用和制定有效的防洪减灾措施,具有十分重要的意义。目前,表达水文变量之间相关性的方法一般采用Pearson线性相关方法。该方法有以下几个缺点:(1)只适用于线性相关关系,(2)变量必须服从多元正态分布的假设;(3)无法计算多元变量之间的相关性。但在实际应用中,并不是所有的水文变量之间都是线性相关且满足服从正态分布的假设。近年来基于熵理论的相关性分析方法备受推崇,许多研究者已经成功的利用互信息(Mutual Information)表征随机变量概率分布之间的相关性,该方法的优点是:(1)它是一种非参数方法;(2)不对边缘分布的函数形式作出假设,变量可以服从任何分布;(3)它可以用于多变量之间的相关性计算。该方法是一种实现多变量之间的相关性计算的有效途径,并在水文学领域中得到了广泛的应用。...  (本文共9页) 阅读全文>>

《珠江现代建设》2017年06期
珠江现代建设

Copula函数在洪潮遭遇分析中的应用研究

0前言流域入海河口感潮河段河道治理过程中,需要通过建立适合水力计算模型推求河段水面线,为流域防洪、排涝等整治工作提供设计依据。感潮河段受洪水、潮水共同影响,需进行洪潮遭遇分析,从而提供合理遭遇组合成果作为推求水面线的边界条件。工程中进行洪潮遭遇分析时,常采用两种遭遇组合,即以洪为主潮位相应、以潮为主洪水相应,在烽火角水系等设计洪潮水面线常采用此方法,但常规方法无法给出较为明确的遭遇组合的概率风险。实际上,洪潮遭遇组合是一个两变量水文问题,且近年来水文多变量分析计算越来越受到关注。C o p u la函数因其能将随机变量之间的相关程度和相关模式有机的结合在一起,模型的形式灵活多样,且不受边缘分布形式的限制而被引入到洪水、降雨、干旱等水文多变量分析计算之中。刘曾美等基于C o p u la函数构建了洪潮遭遇组合的风险模型,并对漠阳江洪潮遭遇规律进行研究;杨星等考虑风险率模式对洪潮组合设计方法进行研究,并对深圳市暴雨和潮位遭遇组合进行...  (本文共5页) 阅读全文>>