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Copula函数的选择方法与应用

作　者: 杨希
导　师: 李述山
学　校: 山东科技大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: Copula函数拟合优度检验 GARCH模型条件相关系数风险价值(VaR) 两步拟合检验法
分类号: F832.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

近年来,Copula理论得到了快速的发展和广泛的应用,尤其是在金融领域。Copula函数为研究多维联合分布提供了一个新的思路,它将复杂的多维联合分布的研究和选择简化为两步进行,选择边际分布和选择Copula函数。本文主要探讨Copula函数的选择方法及在金融市场相关性分析和资产组合风险度量中的应用。主要工作如下：第一,在介绍了现有文献中常用的一些Copula拟合优度检验方法的基础上,提出了两种改进的检验方法；给出了Copula函数的四条选择原则。第二,运用Copula选择方法,结合中国股市数据对上证综指和深证成指的条件相关性进行分析,实证结果表明二者对数收益率序列之间存在较强的正相关关系。第三,在投资组合的风险分析中应用Copula选择方法,基于选择的Copula-GARCH-GED模型,给出投资组合的VaR计算解析表达式以及相应的Monte Carlo算法,以上证综指和深证成指的数据进行了实证分析。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
1 绪论  9-13
  1.1 论文选题背景与研究现状  9-10
  1.2 问题的提出  10-12
  1.3 本文研究内容  12-13
2 Copula基础理论  13-22
  2.1 Copula函数的定义及性质  13-15
  2.2 Copula函数的分类  15-17
  2.3 由copula函数导出的相关性测度  17-19
  2.4 Copula函数的参数估计  19-22
3 Copula函数的检验与选择  22-32
  3.1 Copula函数拟合检验的改进方法  22-28
  3.2 Copula函数的选择方法  28-32
4 沪深股市的条件相关性分析  32-41
  4.1 条件相关性测度  32-34
  4.2 沪深股市相关性模型  34-37
  4.3 Copula函数选择的实证研究  37-39
  4.4 结论与分析  39-41
5 投资组合风险度量  41-46
  5.1 基于Copula-GARCH模型的VaR研究  41-43
  5.2 实证分析  43-46
6 总结与展望  46-48
主要参考文献  48-50
致谢  50-51
攻读硕士阶段所发表的论文  51

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