中国内地与香港地区股票市场尾部相依性分析——基于混合旋转Clayton Copula模型

构建基于BFGS算法优化的混合旋转Clayton Copula模型,选取上证指数收益率与恒生指数收益率分别代表中国内地与香港地区股票市场收益率的研究表明,我国内地与香港地区股票市场尾部呈正相依关系,且尾部相依结构具有不对称性,下尾分布较上尾分布更重;相比于单个Copula模型和混合Copula模型,基于BFGS算法优化的混合旋转Clayton Copula模型能更准确地估计参数,更全面地拟合我国内地和香港地区股票市场的尾部相依性。建议两地加强监管合作,共同制定和执行市场监管政策;通过大数据分析、机器学习等技术手段,提高风险识别的准确性和时效性,完善风险预警机制;引导投资者理性看待尾部风险,使其认识到市场收益率尾部相依结构的存在,并在投资决策中充分考虑尾部风险。

基于Joe-Clayton Copula模型的金融市场风险传染效应的统计考察

强化金融风险传染研究尤其是国际金融市场间的极端金融风险的传染路径识别,对于金融风险管控与国家金融安全具有重要意义。文章运用Joe-Clayton Copula模型,并通过设定协变量因子,考察我国金融市场对国际其他金融市场的风险传染效应及其影响因素。研究表明:我国A股市场对各金融市场的风险下尾相依性系数从大到小依次为HSI、TWII、N225、FTSE100、DJI,即我国A股市场对恒生市场的风险传染效应最大,对美国道琼斯金融市场的风险传染效应最小;带协变量的Joe-Clayton Copula模型更能刻画金融市场间的风险传染相依特性,协变量因子测定结果显示,我国A股市场对各金融市场的风险传染效应表现出协变量因子差异;为更精准把握金融风险的传染路径,应采用动态Copula建模与动态协变量选择研究方法。

基于Clayton Copula函数的二维Gumbel模型及其在海洋平台设计中的应用

根据Gumbel分布和Clayton Copula函数构造出二维Gumbel Clayton Copula分布,根据渤海海域某观测站测得的1970—1993年年最大波高及风速,具体介绍该二维Gumbel模型在海洋工程设计中的使用方法。通过导管架平台基底剪力计算表明,使用该二维Gumbel模型所得的50a一遇剪力值降低了37%,对于边际油田,可以降低荷载设计标准,从而减少海洋工程的投资费用。

基于Clayton Copula函数的金融高频数据极小值相依性

基于Clayton Copula函数对股指期货IF1112指数和上证000001指数5min极小值收益率序列的相依性进行了研究,深入探讨了其下尾部微观结构的相依性.

次贷危机后中国股市的波动溢出研究——基于时变Clayton Copula方法

将时变Clayton Copula函数与GARCH模型结合起来刻画金融市场间的下尾部相关结构并用于沪深股市作实证研究。结果表明,次贷危机不仅造成了沪深股市的低迷,还加剧了沪深股市的波动溢出效应,提示次贷危机是沪深股市相关结构的一个结构性变点。

基于混合Clayton Copula模型的原油价格与油轮市场的风险传染效应研究

原油价格波动与油轮市场紧密相关,新冠疫情发生以来,国际原油价格和油轮运价波动剧烈,投资风险加剧。因此,研究疫情对原油价格与油轮市场的影响是疫情环境下控制风险、优化投资策略的重要方式之一。本文通过偏t分布ARMA-GARCH-混合Clayton Copula模型分析新冠疫情发生前后原油价格和油轮整体市场及其细分市场的依赖关系变化及尾部风险变化。首先,通过偏t分布ARMA-GARCH模型来捕获原油价格和油轮整体市场及其细分市场各自收益序列的波动性特征;其次,应用混合Clayton Copula模型来描述收益序列间的非线性依赖关系,并运用尾部风险系数揭示新冠疫情发生前后原油价格对油轮市场的风险传染情况。研究表明,各样本期间原油价格对油轮市场的负相关性均强于正相关性,疫情发生后,原油价格对油轮市场的正相关性降低,负相关性增强,其中,WTI原油期货对VLCC型油轮运价的负相关性增幅最大。此外,各样本期间原油价格对油轮整体市场及其细分市场间均存在风险传染效应,且同向风险远远小于反向风险。新冠疫情发生后原油价格对油轮市场的同向风险降低,反向风险传染大大加剧,其中,下上尾风险增加程度小于上下尾风险。投资者及其利益相关者在进行油轮相关业务时应关注国际原油价格有利消息的发生,以期最大限度降低损失,同时关注原油价格不利消息的发生,以期获得最大收益。

我国金融机构的系统风险重要性研究——基于Clayton Copula函数方法和MST网络模型

目前,我国金融监管部门对于系统重要性金融机构的监管主要聚焦于银行,对于金融机构系统风险的确定和评估则主要关注机构的规模和结构特征,尚未从机构的风险传染状况及定价估值水平等视角进行考量。对此,本文采用学界新晋发展的Clayton Copula函数方法和MST网络模型,构建我国主要金融机构的下尾依赖网络;结合网络拓朴指标,从社区结构、集中度、分部门等维度综合评估我国上市金融机构的系统风险重要性;通过标准化树长探讨2008年国际金融危机对系统风险传染的结构性影响。研究结果表明:一是我国金融机构具有显著的网络社区结构特征,其中系统风险重要性最强的是证券公司和保险公司组成的社区,股份制商业银行和金融控股公司亦具有较高的关联度;二是金融机构节点在风险传染中呈现出差异化的作用性质,部分规模较小的机构具备超越其规模的重要性,东北证券、光大证券、广发证券和中信证券是风险传染的重要性节点;三是金融危机加剧了风险在网络中的传染性,也改变了金融机构的网络结构与系统风险重要性排序。本文研究为监管部门多角度考量金融机构风险重要性、完善系统重要性机构名单以及实施多维度梯度监管措施提供理论依据和新的思路。

基于Copula双变量模拟的CoCo债券定价

用Copula函数刻画公司股价与核心一级资本比率(core tier 1 ratio,CTR)的相关性,然后通过模拟股价和CTR,建立了或有可转换债券(Co Co)以及带期权条款的或有可转换债券(Co Co Co)的定价模型.并将模型应用于塞浦路斯银行发行的CECS(convertible enhanced capital securities)债券,发现用Copula刻画股价与CTR相关性的定价结果与债券实际价格的差异优于假设两者独立时的结果.最后结合国际上已发行的Co Co和Co Co Co债券的相关条款以及我国银监会对于减记债的基本要求,以交通银行为例设计了中国版的Co Co债券和Co Co Co债券,并依据所给模型对它们进行了数值计算.

基于Copula模型的降雨量与土壤饱和度的模拟研究

采用两步法,针对云南东川蒋家沟流域的降雨量与土壤饱和度,建立了边缘为皮尔逊Ⅲ型的Clayton Copula模型,分析了降雨量和土壤饱和度之间相关结构,以及两变量重现期,模拟了流域内土壤饱和度的变化情况。实例表明所构造的Clayton Copula模型能比较好地模拟出流域内土壤饱和度在降雨情况下逐日变化情况,有助于进一步认识降水对土壤饱和度的作用过程,并为分析泥石流灾害的发生提供了一种新思路。

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.

基于Copula函数的华南台风灾情重现期研究

利用1981-2014年华南台风灾情数据,选取受灾人口、农作物受灾面积和直接经济损失,应用Copula函数理论,计算灾情重现期,分析台风灾害的灾情.首先,借助Clayton Copula函数构造三变量的联合分布,计算单变量重现期、联合重现期及同现重现期,并求出该重现期下的设计值.计算结果表明联合重现期的设计值要优于单变量重现期和同现重现期的设计值.因此,选取联合重现期的设计值作为防灾标准的最优参考,并将联合重现期记为灾情重现期.然后,计算2015-2017年登陆华南台风灾害的灾情重现期,并对台风灾害的灾情进行分析.发现台风灾情重现期越长的台风造成的灾情越严重.最后,利用灾情重现期与致灾重现期对台风灾害的发生频率作综合性分析,可以为台风灾害的风险评估提供一种新思路.

基于Copula函数的供应链上企业收益率相依性度量

首先选取以一汽集团为核心企业的长春一东、一汽富维和福耀玻璃三个企业的日收益率作为研究样本数据,用非参数法估计其分布函数;然后用阿基米德Copula函数构建相关结构模型,得出三个企业的Copula结构模型参数和尾部相关系数,做出联合分布的密度函数图,度量企业间的相依性;最后,利用经验Copula函数分布和平方欧式距离,比较模型的估计效果,选出恰当的度量模型.

金融科技对商业银行系统性风险的溢出效应

近年来,金融科技逐渐成为我国银行体系进行风险控制的新工具。以我国A股市场上市商业银行为样本,构建GARCH-EVT-Clayton-Copula-Co Va R模型,测量样本区间内16家商业银行的金融科技发展水平及系统性风险溢出值,对金融科技与商业银行系统性风险之间的关联机制和影响效应进行理论与实证分析。研究发现,商业银行通过金融科技进行风险控制存在增强和减弱两条路径。进一步分析发现,金融科技能降低商业银行系统性风险溢出;商业银行规模、总资产收益率、存款负债比、杠杆率以及非利息收入占比等因素也对商业银行系统性风险溢出有着不同程度的影响。

冰风暴灾害下输电线路故障概率预测

针对冰风暴灾害下输电线路运行故障问题,提出了基于极端学习机和Copula函数的断线倒塔概率预测模型。该模型运用广义极值分布刻画冰风暴灾害下冻雨量、风速、输电线和铁塔冰、风荷载的随机特性,并通过ELM网络预测出实时变化的GEV分布的形状参数、尺度参数和位置参数。随后考虑冰、风荷载之间的概率相关性,借助Clayton-Copula建立冰、风荷载的联合概率分布,从而实现输电线和铁塔的实时故障概率预测。结合湖南郴州电网的历史数据展开算例分析,验证了该预测方法的有效性和准确性。

变化环境下西江北江枯水流量联合分布分析

基于Clayton copula和Kendall分布函数分析广东西江马口站和北江三水站枯水流量的联合分布及其风险概率。根据两站流量之间的时空关联与变异,以1959—2010年西江马口站历年连续7日平均最小流量和对应期间的北江三水站枯水流量为样本,分别计算1959—1985年和1986—2010年两个时段(分别称为样本A和样本B)的西江北江枯水流量联合分布的"或"重现期、"且"重现期和二次重现期及其最可能的设计分位数。结果表明:1样本B中马口站的枯水流量设计值小于样本A相应重现期设计值,三水站则显著增大;21985年后西江和北江枯水流量同频率遭遇的可能性较前期明显减小;3二次重现期所对应的累积频率代表了特定设计频率情况下西江和北江枯水流量遭遇的风险率;4由更严谨的二次重现期计算的马口站枯水流量最大可能设计值Q7d,T=20a、Q7d,T=10a和Q7d,T=2a设计值或更适合分别作为西江三角洲供水规划、生态需水和调水压咸设计参考值。

极端海况meta-ocean轮廓线的双变量核密度估计

本文基于在两个离岸地点所测得的海洋波浪数据提出了一个新颖的环境轮廓线(meta-ocean轮廓线)法。为了实现这一新颖的环境轮廓线法,提出采用带偏向交叉验证带宽选择的双变量核密度估计。用新颖方法所得到的环境轮廓线与用克莱顿连接转换法所得到的环境轮廓线来做对比,清晰地验证了所提出的新颖方法的有效性和优越性。研究结果证明了所提出的新颖方法可被用作预报海洋工程结构物长期极端动力响应的有效工具。

三维power-normal分布的性质及参数估计问题的研究

应用了Clayton连接函数的性质给出了三维power-normal分布的分布函数及概率密度函数,并详细研究了三维power-normal分布的基本性质,同时,根据所构造出的三维power-normal分布模型,对其中的参数进行了最大似然估计的讨论。并给出了参数的最大似然估计的算法。结合费永法在文献中的1964年到1973年10年间长江大通站、淮河中渡站及黄河花园口站的天然年流经量数据作为样本数据,利用MATLAB程序计算了参数的最大似然估计。

基于Copula函数的水资源供需风险损失模型及其应用

针对传统水资源供需风险损失评价方法无法对供水量和需水量之间复杂的非线性关系进行定量研究,本文首次建立了基于Copula函数的水资源供需风险损失模型.首先基于差分法和原函数存在定理模拟了供水量和需水量的边缘概率分布函数;其次提出了基于非线性优化思想对Copula函数进行参数估计;第三步分别对各种Copula函数进行拟合优度检验和非参数X^2检验,选择最优的Clayton Copula函数模拟供水量和需水量的联合概率分布;最后建立水资源供需风险损失的二重积分表达式.研究结果表明,当不考虑利用外调水和再生水时,2020年北京市水资源供需风险期望损失约为1159.7亿元;利用南水北调水和再生水后,北京市水资源供需风险期望损失约为37.7亿元,下降幅度达96.7%.

基于动态Copula的企业集团信用风险传染效应研究

企业集团成员企业间基于业务关联、技术关联和财务关联的相互联系,构成了企业信用风险传染的重要渠道。金融机构如果缺乏对企业集团成员企业间信用风险传染的管理和防控意识,其后果可能是金融机构信贷资产遭受巨大经济损失。本文基于尾部相依性的视角构建动态协变量Joe-Clayton copula模型,实证分析企业集团成员企业信用风险传染问题。研究发现,信用风险在企业集团成员企业间存在传染效应,且这种信用风险传染效应呈现一定的动态特征;宏观经济因素和微观公司经营能力、财务状况对企业集团内部不同组别子企业间信用风险传染效应的影响从重要性程度和作用方向两个维度上存在差异。

基于非线性相依的市场间金融传染度量——测度2015年中国股灾对重要经济体的传染效应

针对真实市场间所具有的非线性、尾部极值相依性及时变性等相依特征,本文以2015年6月中国爆发的股灾为背景,从传染效应的存在性、传染强度、传染方向三个视角深入研究中国股市对日本、美国、韩国三个重要经济体股市的金融传染效应.首先,将极值理论(extreme value theory,EVT)与时变Clayton Copula函数相结合构建时变Clayton Copula-EVT模型,估计下尾极值动态相依系数,并进行统计检验,发现中国股市对日本、美国股市存在风险传染效应,而对韩国股市不存在风险传染效应;进一步地,量化中国股市对日本、美国股市的风险传染强度,发现中国股市对日本、美国股市的传染强度都较大,且中国股市对美国股市的传染强度明显强于其对日本股市的传染强度;最后,利用基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析方法研究中国股市与日本、美国股市之间的风险传染方向,发现股灾后市场间风险传导方向发生了改变,风险主要由中国股市传染至日本、美国股市.上述实证结果为深入研究市场间金融风险传染的非线性相依特征机理提供了有益的参考.