沪港股市的波动溢出和时变相关性研究

采用基于加权CCF的方差Granger因果检验方法,分析了上证指数、恒生指数收益序列的波动溢出效应,并以此信息为依据构建BEKK模型对两序列间的时变相关性进行了实证,结果显示两股市之间的波动溢出并不显著,一股市的冲击对另一股市的波动产生的传导性影响不明显;两股市的联系和联动性相对较弱,但有逐渐增大的趋势。

基于时变相关的混合Copula模型的投资组合风险分析

由于金融时序数据具有时变非对称相关的特征,文章通过构建时变相关的混合Copula函数对金融时序数据的尾部相关和对称相关性进行捕捉,并以此为基础估计投资组合的VaR值,通过对比,发现基于时变混合Copula的函数能够更准确地捕捉投资组合的风险。

中国内地股市与中国香港股市波动溢出及时变相关研究

文章采用标准BEKK模型和两个拓宽模型研究了上证指数与恒生指数的波动性溢出特征、波动相关性的时变特征,实证结果发现两市场之间的波动性溢出并不显著,任一市场的波动对另一市场的波动产生的传导性影响不明显;两股市的联系和联动性并不十分明显,上海股市的波动具有相对的独立性。

基于Copula-GARCH的金融市场时变相关性分析

进入21世纪全球各金融市场之间的联系日益紧密,一个国家的金融状况会不同程度的影响到其他的国家,尤其在金融危机爆发的境况下,各主要金融市场之间的相关性分析更是具有实践意义。由于Copula函数其自身的性质,在研究相关性分析上的优势,逐渐被应用到金融分析的模型当中。本文正是以二元正态Copula-GARCH(1,1)-t模型借助MATLAB分析工具箱,在金融危机的大背景下,对主要金融国家的金融市场波动情况的相关性分析。

金融时序波动性和时变相关性分析

波动性和相关性分析是金融领域定量分析的基础,广泛用于投资组合选择、资产分配以及风险管理之中。本文采用多变量波动性模型来估计波动性和相关性,并就中国沪深股市收益数据加以实证分析,我们得到上证指数和深圳成指的日对数收益存在高度正相关和具有显著的时变相关性,且波动性的估计和预测较之于单变量情形时有较好的改善。

基于TVP-VAR模型的有色金属价格时变相关性研究

基于TVP-VAR模型,考量有色金属价格时变相关性。结果显示,铜价、铝价及锌价之间存在显著的正向相关关系;一种有色金属价格发生变化,其他两种有色金属的价格通常出现正向响应,并且这种响应的强度是时变的。时点脉冲函数结果表明,不同时点下有色金属价格之间的相关关系是不同的,但大多时点下表现为正相关关系。

投资者日度情绪、超额收益率与市场流动性——基于DCC-GARCH模型的时变相关性研究

随着互联网科技的发展,利用数据挖掘手段不仅可以构建投资者高频情绪指标,也有助于深入研究投资者情绪与股票市场运行之间的内在联动性。选取2009—2018年共2 198个交易日样本,运用爬虫软件挖掘股票市场大盘评述的网络数据,采用自然语言处理技术进行文本分析,构建了投资者情绪日度指标,利用DCC-GARCH模型研究了投资者情绪、市场超额收益率和市场流动性之间的时变相关关系。实证结果发现:投资者情绪与市场超额收益率和流动性间存在时变相关性,动态条件相关系数总体为正;投资者情绪与市场超额收益率和流动性间的动态条件相关系数具有长期记忆性,并且会受到宏观经济变量的影响;相比于牛市,熊市环境中股票市场的运行对投资者情绪的变动更为敏感;相对于月度数据,更高频的日度指标在刻画情绪与股票市场的相关程度时,能捕捉到即时、准确的信息。这些结论对于深入理解投资者情绪与股票收益和流动性的联动机理有一定意义。

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

为研究中国与国际股市波动的时变相关性机制,文章通过小波分解中、美、英3国股票指数2013~2020年的收益率,运用小波相干谱、格兰杰检验和GARCH-Copula方法分析,研究发现:在低频段方面,中美、中英股指呈现长期正相关,英美股指对中国均有引领作用,英美股指互为格兰杰原因,且均是中国股指的格兰杰原因;在高频段方面,中美、中英股指呈现负相关,但2018年后中美相关性由负转正,中美股指在短时、极端共同上涨行情和中英股指在短时、极端共同下跌行情均具有可预测性。

基于MVGARCH模型的美元市场与黄金现货市场溢出效应与时变相关性研究

通过构建MVGARCH-BEKK与MVGARCH-DCC模型,研究美元市场与黄金现货市场的溢出效应与时变相关性。BEKK模型显示美元市场与黄金现货市场存在双向的溢出效应,采用DCC模型得到二者之间的时变相关系数,并据此提出了相关的政策建议。

基于波动时变相关性的CFETS人民币汇率指数有效性研究

自中国外汇交易中心正式发布人民币汇率指数CFETS至今已有4年时间,鲜有研究对CFETS运行特征做出实证研究。市场对人民币价值的判断是否摆脱了以往盯住美元,转变到参考一篮子货币?这一问题的研究既是对“811”汇改成效的一种检验,也能为未来进一步完善CFETS构成、更好发挥人民币指数作用提供参考。在分析货币篮子最优设计要义和作用机理基础上,利用GARCH-DCC模型,分别就扩容前和扩容后的CFETS人民币汇率指数波动率与篮子货币波动率间的动态相依性和时变相关性做检验,研究发现:相比与其他货币波动率,扩容前的CFETS波动率与美元波动率的时变相关性非常低,扩容后的CFETS波动率与美元波动率的时变相关性显著提高。这表明,扩充CFETS参考货币篮子和科学降低美元权重,有助于引导市场主体理性评估人民币价值。建议未来能够考虑第三国竞争效应和资本跨国流动因素,优化CFETS的参照篮子结构。

基于时变相关Copula的最小方差套期保值研究

在传统的最小方差套期保值的基础上,引入时变相关的正态Copula函数,借助Copula函数计算中位数相关系数,代替传统的Pearson相关系数,以提高套期保值效果.时变相关Copula函数的引入,可描述现货价格收益率和期货价格收益率相关结构动态变化的特征,从而解决套期保值效果结构性失真的问题;使用Copula模型计算中位数相关系数,弥补现有方法不能度量非线性关系的不足,解决当现货价格收益率或者期货价格收益率发生较大波动时套期保值比率确定的问题.实证结果表明:本研究提出的模型有效性高于传统的套期保值模型,利用本模型可以更好地规避现货市场的市场风险.

基于MVGARCH模型的美元市场与黄金现货市场溢出效应与时变相关性研究

通过构建MVGARCH-BEKK与MVGARCH-DCC模型,研究美元市场与黄金现货市场的溢出效应与时变相关性。BEKK模型显示美元市场与黄金现货市场存在双向的溢出效应,采用DCC模型得到二者之间的时变相关系数。最后提出了相关的政策建议。

基于MVGARCH模型的美元市场与WTI原油现货市场溢出效应与时变相关性研究

通过构建MVGARCH-BEKK与MVGARCH-DCC模型,研究美元市场与WTI原油现货市场的溢出效应与时变相关性。BEKK模型显示美元市场对WTI原油现货市场存在单向的溢出效应,采用DCC模型得到二者之间的时变相关系数。最后提出了相关的政策建议。

美元和油价时变相关性新特征研究

长期以来美元和油价之间维持了稳定的负相关关系,但近期美元和油价多次出现同向变动,相关性表现出新的特征.本文运用DCC-GARCH模型研究1983年至2021年美元指数与WTI油价之间的时变相关性,发现在2001年和2015年出现显著变化.投资者和石油企业应关注该特征,及时调整相关投资组合策略和油价研判方法.

考虑时变相关性的配电网超短期条件概率潮流预测

为了提高概率潮流预测结果的准确性,提出了考虑时变相关性的配电网条件概率潮流预测方法。首先分析了风机和光伏发电功率预测误差与其波动性的相关性;然后采用基于动态相关系数的多变量广义条件异方差模型（DCC_MVGARCH）,分析了预测误差与功率波动值之间、风机与光伏之间条件相关系数的时变性;最后,以功率波动性为条件相关因素,基于时变条件相关系数,建立了风光联合条件概率分布,并采用基于直接抽样的蒙特卡洛模拟法对配电网的条件概率潮流进行求解。以IEEE37节点系统为仿真案例,在其中插入一定容量的风机和光伏,分别在5、15 min时间分辨率下对所提时变概率潮流求解方法进行仿真。结果表明考虑时变相关性的条件概率潮流能够在根据波动性的大小调整概率潮流的分布区间,使得潮流区间的分布更合理,与采用固定相关系数相比,减小了概率潮流预测的误差。

基于时变Copula的伦铜和沪铜相关模式研究

基于时变Copula理论,构造了AR-GARCH-Time-varying-Joe-Clayton-Copula模型用于研究伦铜和沪铜的相关模式.先根据AIC信息准则,确定了AR和GARCH的阶,并基于分步极大似然估计计算得到AR-GARCH参数估计值;再用估计后AR-GARCH模型的残差进行概率累积变化,最后代入Time-varying-Joe-Clayton-Copula中得出时变参数.实证结果表明,前一天的伦铜对后一天的沪铜有着较强的影响,并且很好地描述了伦铜和沪铜的相关模式,充分反映了相关性信息.与常相关相比,时变相关更好地反应了市场的时变特性,表明伦铜和沪铜的相关性在尾部具有明显的时变性,而且下尾相关性略大于上尾.

计及风光出力时变相关特性的输电可靠性裕度评估

风光并网背景下,为准确评估风光相关性出力及系统输电可靠性裕度(transmission reliability margin,TRM),提出了一种计及风光出力时变相关特性的TRM评估方法.首先,计及风光出力存在的时变相关特性和季节特性,提出了基于时变Copula函数的风光24 h联合出力场景生成方法,所生成的场景为准确评估TRM提供基础.然后,在考虑TRM时间尺度特性的同时,引入GlueVaR度量系统存在的传输能力缺额风险,进而构建了区分决策者不同风险偏好的TRM期望净收益模型.最后,以风光场景集为基础,利用序贯蒙特卡洛模拟方法生成系统时序运行场景集,结合IEEE-RTS系统利用优化算法求解模型.与以往方法相比,所提评估方法不仅提高了风光出力场景生成的精度,而且保障了系统的可靠经济运行,实现了TRM的差异化评估.

基于时变copula的中国股指期货和现货动态相关性研究

文章研究利用copula模型来度量中国股指期货和现货的联合分布,根据两者的利率数据利用时变copula函数来度量两者之间的动态相关性。通过分析动态相关系数的时序图,发现期货现货市场确实存在高度的相关性,表现出持续性和厚尾特性。通过格兰杰英国检验和GARCH模型建模,发现股指期货和现货的收益率和价格基差波动性与时变相关系数存在单向格兰杰因果关系;基差波动率的演化路径时变相关系数保持一致,基差波动性是造成两市场之间动态相关性的因素之一。期货和现货市场的动态相关性随基差波动率的增大而急剧减弱。

时变相关Copula模型在基金风格分析中的应用

基金的投资风格是投资者分析基金考虑的关键要素之一,传统的分析工具基本上局限于静态的、线性的分析方法.时变相关Copula模型作为一种新型的分析工具,不仅可以刻画基金和风格指数之间的相关结构,还能描述它们之间相关性的动态变化情况.首先对时变相关Copula模型的理论基础及建模步骤进行了详细阐述,然后随机选取几只市场综合排名靠前的基金,通过实证研究给出模型的参数估计结果,最后重点解释基金的投资风格划分依据.

基于Copula-EVT的大类资产时变相关性及组合风险分析

基于2005年7月至2018年6月中国股票、债券、房产、货币基金和商品期货的数据,运用Copula-EVT模型分析五类资产的时变相关性及资产组合的风险价值。结果显示:股票、商品等高风险资产与债券、货币基金等低风险资产是负相关的,房产表现出低风险资产的特点,与债券、货币基金负相关。宏观经济周期是五类资产时变相关性的主要驱动因素,而金融周期的影响则不显著。高风险资产与低风险资产构建的投资组合可以分散风险;极值模型测度的资产组合尾部风险明显高于经验分布模型情形。