基于Q-SCAD的样条函数法拟合国债利率期限结构

将惩罚分位数回归SCAD方法引入样条函数并以此来构建国债利率期限结构模型.该方法可以实现自动选取最优分位数,并同步完成模型中的节点选择和参数估计.样本外预测结果显示,与传统的方法相比,新方法可以有效地选择合适的模型,增加参数估计的稳健性,提高预测的精度,增强利率期限结构定价的准确度.

基于pair copula-LMSV-t模型的投资组合风险研究

提出了LMSV-t模型并以其作为边缘分布的估计,来构建pair copula-LMSV-t多元投资组合模型.采用LMSV-t模型估计边缘分布能够更好地刻画资产收益率的波动性和长记忆性等非线性特征,从而更精确地估计投资组合的VaR.同时通过对中国股市开放式基金的实证分析,证明该投资组合模型在描述单个资产的非线性特征和资产之间的相依性方面都有进步.