基于藤结构Copula-SV模型的外汇投资组合风险分析

文章针对现有时间序列统计模型对高维金融资产收益率特征描述不充分导致的风险度量不准确问题,构建了藤结构Copula-SV模型,用以对单个外汇资产收益率的波动异方差性和外汇资产间的复杂相关性进行描述。基于四种外汇资产(美元、欧元、日元和港币)的实证结果表明藤结构Copula-SV模型能较好地描述外汇资产的波动异方差性和复杂相关性,且基于拟合模型采用对偶变量法的Monte Carlo模拟计算出来的VaR通过了Kupiec失败率检验。

基于藤结构Copula的多元信用风险相关性度量模型及其比较

在信贷组合管理的框架下,以行业信用风险为基础,构建了基于藤结构Copula的多元信用风险相关性度量模型,并以2006年6月～2010年12月中国上市公司数据对模型进行了参数估计,发现Canoni-cal藤结构更适合度量行业信用风险相关性,以电力煤气及水的生产为代表的强周期性行业对信用风险起着引导作用。

基于D藤结构Copula函数的风险资产投资决策模型与运用

文章基于D藤结构Copula函数构建风险收益调整法组合投资决策模型。选取我国证监会行业板块中诸板块中相应风险资产,在反映单一资产间相关关系及其与上证综指收益率间"厚尾"结构基础上,实施风险资产组合投资决策。研究显示:(1)从金融风险联动性角度,被考察的行业中,普通机械制造业行业指数对其他行业指数的影响最大,其次为银行业指数和房地产开发与经营业行业指数,电力蒸汽热气生产行业指数对其他指数影响最小;(2)D藤Copula-GARCH模型对刻画风险资产间的"厚尾"特性更占优;(3)D藤Copula-GARCH-t模型在优化风险资产组合决策中更具决策效能。

基于R-藤结构的pair-copula模型在交叉保证金设置上的应用研究

在实行交叉保证金制度的基础上,提出了R-藤结构下的pair-copula方法来解决多期货品种组合的保证金设置问题.R-藤结构变化灵活,为解决高维度联合分布的估计提供了一种新思路.实证结果表明,R-藤结构下的高维pa江copula模型能够满足实际风险覆盖要求,同时通过品种组合之间盈亏部分的对冲来降低客户结算账户的保证金需求,这将有助于提高市场交易的活跃性.

基于混合藤Copula模型的多维风电出力相关性建模

针对现有方法无法细致全面地描述多维风电出力相关性的问题,创新性地提出结合改进K-means聚类、C藤结构和D藤结构建立混合藤Copula模型,以此描述多维风电出力相关性。以美国某地区相邻的3个风电场实测出力数据为例,在IEEE 30节点系统中对所提方法进行验证。算例结果表明,依据混合藤Copula模型所获取的模拟数据能更准确地模拟多维风电出力的相关性,得到更精确的概率潮流计算结果。

基于场景D藤Copula模型的多风电场出力相关性建模

多风电场相关性模型的准确程度将会直接影响到风电接入系统的评价结果,针对现有多维风电出力相关性模型精度偏低的缺点,提出先利用FCM聚类方式对数据进行场景划分,再结合Copula函数和D藤结构分场景对多维风电出力进行相关性分析的场景D藤Copula模型建模方法。为验证所述模型的有效性,以实际风电出力数据为样本对所述场景D藤Copula模型进行测试分析。算例结果表明本文所述模型可实现对原始数据相关性的精确描述,且相关性建模结果更为可靠。

多目标决策研究:基于藤copula和SMAA方法

运用藤copula构造模型分析多组决策变量之间的相互依赖以及不确定性,创新地将SMAA方法与copula相依性分析结合在一起,得到更优良更有效的随机多准则可接受性分析方法。介绍基本的藤copula建模分析和SMAA的方法,展示两种方法结合使用的完整步骤,并在数据模拟分析实践中,通过对比新方法与原有的SMAA方法,得到在不同相互依赖结构下的表现结果,证明了新方法更普适、更准确的优点。

基于藤Copula-GARCH模型的金融资产间相依性研究

目的在金融市场多元化的背景下,研究各市场间的相关性对风险控制及投资组合问题有着巨大的帮助,构建GARCH Pair-Copula模型研究标普500指数、道琼斯工业指数、恒生指数、日经225指数、沪深300指数之间的相依关系。方法选取5个股指的日收益率序列,利用AR(1)-GARCH(1,1)-偏斜t模型和AR(1)-GJR(1,1)-偏斜t模型拟合其分布,用IFM方法估计参数,利用AIC和BIC准则选取最优的模型。结果在C藤和D藤结构下,选取Clayton Pair-Copula,t Pair-Copula,SJC Pair-Copula刻画市场间的相依关系。结论基于C藤的t Pair-Copula能较好地刻画市场间尾部对称的相依结构。

基于藤Copula-SV模型的金融资产间相关性研究

在金融市场多元化的背景下,研究各市场间的相关性对风险控制及投资组合问题有着巨大的帮助。研究了标普500指数、道琼斯工业指数、恒生指数、日经225指数、沪深300指数之间的相关性结构。选取这5个股指的日收益率序列,用SV-N(1)模型与SV-t(1)模型拟合其分布,再采用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法估计参数。在C藤和D藤结构下,选取Clayton pair-copula、t pair-copula、SJC pair-copula模型刻画市场间的相关关系。结果表明,SV-N(1)模型下基于D藤的t pair-copula能较好地刻画所研究市场间尾部对称的相关性。

基于Pair Copula-GARCH-t的人民币汇率波动实证分析

通过构建Pair copula-garch-t模型,研究人民币对美元、欧元、港元、日元和英镑五种货币汇率收益率序列波动的条件与无条件相关变动关系。实证结果表明,在C藤结构中,人民币对美元汇率序列与人民币对港元汇率序列存在显著无条件正相关,且各收益率序列下尾相关显著高于上尾相关;在D藤结构中,不存在显著无条件相关,两者汇率序列既定的条件下,其他两种汇率存在显著正相关。

多品种期货组合的套期保值模型

文者针对多品种套期保值出现的期货和现货以及期货和期货之间的相依关系,提出藤结构Copula——GARCH理论模型。藤结构Copula分解方法很好的解决了两两资产之间的相关关系。通过对模型的实证分析,证明了该模型的有效性和可行性。

含海上风电-光伏-储能的多能源发输电系统可靠性评估

风光荷相关性模型是准确评估海上风电-光伏-储能并网系统可靠性的基础。为解决高维风光荷相关性建模问题,提出了一种基于藤结构的混合时变Copula模型。通过结合实际海上风电场功率、光伏电站功率、电网负荷,建立了8种风光荷联合Copula模型,运用2个常用的最优模型评价准则,判断出所提Copula模型比其他模型更有优势。选取山东省风电场和光伏电站的实际功率数据,在含风电场和光伏电站的IEEE-RTS79系统中分析比较8组模型,结果表明:所提Copula模型可以更为准确地描述高维风光荷间相依结构,而其他模型则会低估风光荷三者间相关性对系统可靠性的影响。在测试系统加入储能电站后,其他模型在最优风光装机容量比例的选择、储能电站容量的选取、功率波动性的评价等方面也均存在偏差。

基于pair copula的多维股市尾部相关性分析

采用pair copula模型对多维情形下的尾部相关性进行了分析,以中国内地及周边国家和地区的股市周收盘价为研究对象,采用经验分布拟合边缘分布,引入藤结构,并结合t-copula、Clayton copula和Joe-Clayton copula分解多维密度函数,结果表明,pair copula模型可以很好地解决多维情况下的尾部相关性分析。

碳纳米管在金属间化合物中分散过程(英文)

采用超声分散结合机械球磨方法制备了均匀分散的多壁碳纳米管/Fe3Al金属间化合物复合粉体。利用透射电镜和红外吸收光谱对复合粉体的形貌和结构进行研究。透射电镜分析表明:藤状的碳纳米管缠绕着Fe3Al纳米颗粒,使Fe3Al纳米颗粒定向排列在一起。复合粉体的良好结合源于Fe—C键的形成。这种复合粉体有望提高金属间化合物的塑性和作为添加剂应用在复合材料中。