Copula相依序列与Copula自回归模型探讨

文章提出了Copula相依序列的概念,讨论了Copula相依序列的性质及与严平稳序列之间的关系。建立了一个时间序列的非线性模型——Copula自回归模型,给出了相应的参数估计方法、相依阶数的确定方法。并基于Copula自回归模型给出了一种点预测方法、一种区间预测方法以及一个时变Va R的估计方法。运用算例说明了Copula自回归模型及相关方法的有效性。

有限相依随机序列的非贝叶斯变点最优监测

本文研究了有限相依样本序列的非贝叶斯变点检测问题.通过引入非负动态随机控制线,我们不仅构造并证明了两个最优控制图,而且还得到了比原定义更容易计算的Lorden测度和Pollak测度的最小值的表达式.

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。

时变多元NBSCopula模型与美国股指期货市场可视化相依性分析

基于多元NBS(Normal Birnbaum-Saunders)分布构造了一种新的多元偏斜厚尾Copula,即多元NBS Copula,并进一步采用DCC(Dynamic Conditional Correlation)模型构造了时变NBS Copula模型。以美国道琼斯30指数期货、标准普尔500指数期货和纳斯达克100指数期货为例,可视化分析了收益率序列之间的各种相依特征,比较了DCC-NBS Copula模型与其他一些Copula模型在相依结构拟合上的效果差异。实证结果表明:美国三大股指期货之间的相依结构具有正相依性、厚尾相依性、非对称相依性和时变相依性,其中,NAGARCH模型可以较好地描述收益率序列的动态特征,椭圆Copula优于阿基米德Copula,非对称椭圆Copula优于对称椭圆Copula,厚尾椭圆Copula优于正态Copula,时变椭圆Copula优于静态椭圆Copula。综合来看,DCC-NBSCopula模型是所有模型中对相依结构的拟合效果最优的。

基于Copula函数的二维时间序列条件相依性研究

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,研究二维时间序列的相依结构,要考虑时间序列之间的相互影响与时间上的记忆效应。文章先从时间序列之间的相依关系出发,结合条件概率的理论建立基于Copula函数短期相依关系模型,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法。

基于RT-GAS Copula模型的经济金融行业非对称相依性及风险溢出研究

考虑到实体经济行业与金融行业间的相依关系存在杠杆效应,本文采用GJR门限结构将杠杆效应纳入包含高频信息的广义已实现自回归得分Copula(GRAS Copula)模型中,构建广义已实现门限自回归得分Copula(RT-GAS Copula)模型。利用RT-GAS Copula模型揭示实体经济行业与金融行业间时变相依关系对行业收益的非对称响应,并进一步分析经济金融行业间风险溢出的非对称性和时变特征。研究发现:各行业间的相依关系存在显著的杠杆效应,某一行业收益的上涨和下跌对该行业与其他行业间时变相依关系的影响是非对称的;行业间的相依关系会受到国家调控政策和各类市场风险事件的影响;行业间的系统性风险溢出存在非对称性,且会受到严重风险事件的影响。此外,有效性检验结果表明,当行业间相依关系存在显著杠杆效应时,RT-GAS Copula模型的拟合和预测能力优于现有时变Copula模型。

基于高维Gumbel Copula参数拟合估计的大型相依失效生命线网络地震动力可靠度计算

城市生命线网络的地震动力可靠度是生命线工程地震风险和抗震韧性评估的重要指标。城市生命线网络地震动力可靠度的计算方法包括以蒙特卡洛方法为代表的模拟方法和以推广的递推分解算法为代表的非模拟方法,因为后者能够给出生命线网络的主要失效模式,因而它比模拟方法更为先进。但是,由于存在高维Gumbel Copula参数无法估计的问题,目前推广的递推分解算法还不能计算大型生命线网络(组成生命线网络系统的结构或设备数目大于60)的地震动力可靠度。为解决这个问题,提出了高维Gumbel Copula参数的拟合估计公式,将其嵌入推广的递推分解算法,形成了大型生命线网络地震动力可靠度的计算方法。某实际220 kV变电站设备网络地震动力可靠度的计算和分析,说明了此方法的使用过程、适用范围和有效性。

基于Copula方法的中国金融市场间相依结构研究

利用ARMA-GJR-GARCH方法、小波变换和Copula模型研究国债期货与人民币计价的三项资产——股票、黄金、原油之间的联动关系。实证结果表明,国债期货价格与上证50指数在短时间内有显著的Copula负相关性,在8天及以上情况下相关性则不显著。国债期货与上海黄金价格在不同时间区间均有显著的Copula正相关性和上尾相关性。国债期货与上海原油价格在各期限内Copula相关性均不显著。进一步研究表明,引入国债期货对股票组合具有有效的对冲作用,能够提高单位风险下的投资收益率。本文研究结论可为投资者构建投资组合、设计风险控制策略以及监管机构制定相关政策、实施监管职责提供理论支持。

基于阿基米德Copula的极尾相依Copula的渐近展开

基于Juri等提出的一阶正规变换条件下极尾相依Copula及其收敛定理,讨论在二阶正规变换的条件下,基于阿基米德Copula的极尾相依Copula的渐近展开.

次线性期望空间下广义负相依序列加权和的完全收敛性

研究了次线性期望空间下随机变量序列的完全收敛性,利用广义负相依序列的性质,在随机变量的λ经典概率空间中独立序列的结果.

我国能源市场与沪深市场间的尾部相依性

资源能源安全是事关国家经济社会发展的全局性、战略性问题,对国家繁荣发展、人民生活改善、社会长治久安至关重要。选取2020年1月至2021年12月范围内的国证煤炭、国证电力与沪深300指数收盘价为样本,运用R藤Copula模型分析我国能源市场和沪深市场之间的尾部相依性,研究我国煤炭市场、电力市场和沪深市场的尾部相依风险关系,且提出相关防范建议。实证结果发现:国证电力和沪深300指数均和国证煤炭指数有着较强的正向相依性,其中电力指数市场和煤炭指数市场有着强下尾相关性;煤炭指数市场作为中间市场,电力指数市场和沪深市场的间接传染结构仍呈现正相关,尾部相依关系消失。因此在监管和防范上述3个市场的风险时,要警惕煤炭市场的价格剧烈变化带来的强连锁反应,投资者应重点关注煤炭市场价格指数的剧烈下跌对电力市场及沪深市场价格指数的负面冲击。

宽象限相依样本下频率插值密度估计的收敛性质

频率多边形插值估计是一种非常重要的概率密度估计方法,该估计不仅在相同计算量下比直方图估计收敛速度快,而且在计算二元数据集合比核密度估计更简单、便捷,所以对其进一步探究是有理论研究价值的。设{Xn,n≥1}为宽象限相依的随机序列,具有未知的密度函数f(x),利用宽象限相依序列的Rosenthal-型不等式和截尾的技术,在适当的条件情况下,获得了频率插值密度估计的强相合性和r阶矩相合性。

基于Copula函数的多维时序风速相依模型及其在可靠性评估中的应用

风速模拟是对含风电的电力系统进行可靠性评估的先决条件。基于Copula函数和马尔科夫过程理论,提出了一种多维时序风速相依模型及该模型的两阶段蒙特卡洛模拟方法。该模型将多维相依关系分解为单维风速时间序列的短期相依关系和多个风速序列之间的同期相依关系。利用1阶连续状态马尔科夫链描述风速时间序列的变化规律;利用Copula函数捕捉风速序列中存在的短期相依关系和同期相依关系。通过实际风速数据对模型进行了验证,结果表明提出的模型能够较好保持风速序列的概率分布、自相关和互相关特性。将该模型应用到IEEE-RTS可靠性测试系统中,结果表明上述模型能够直接用于风电场可靠性效益评估。

中国A、B、H股市间尾部相依性的趋势研究——基于多机制平滑转换混合Copula模型的实证分析

尾部相依性与金融市场间的风险紧密相联系,鉴于传统研究方法存在低估或高估市场间相依性的可能,提出了多机制平滑转换混合Copula模型,从极值风险视角出发考察了中国A、B、H股票市场间尾部相依性的长期变化趋势,发现不同股市的尾部相依性呈现不同运动趋势,而且左右尾部相依性存在明显的非对称性和结构性变化,其非对称程度、相依性强度以及结构变化的时间、位置和速度都存在一定差异.几次重大事件如1997年亚洲金融危机、2001年B股对境内开放、2002年引入QFII、2005年的股权分置改革、2006年引入QDII以及2007年的次贷危机对股市间尾部相依性产生的影响程度是不一样的.

基于C藤copula的收益率自相依结构估计以及条件VaR计算

风险价值VaR是一种非常重要的风险度量方法,基于C藤copula(canonical vine copula)给出了条件VaR的一种新的估计方法.首先基于C藤copula对连续几个交易日收益率之间的自相依结构进行了估计,进而给出了在前n个交易日收益率条件下,下一交易日收益率密度函数的估计方法,并对下一交易日的VaR值进行估计.C藤copula的引入使我们能更准确地描述收益率序列中的相依结构,从而能够更加准确地预测市场风险.最后分别对沪深300指数、上证180指数和上海黄金交易所贵金属价格进行了CVaR估计以及预测效果检验实证分析,实证结果表明所提出的模型在VaR值预测方面的表现要远远优于历史模拟法以及方差-协方差法等.

基于Gumbel Copula函数的金融高频数据极大值相依性

基于Copula函数对股指期货IF1112指数和上证000 001指数5min极大值收益率序列的相依性进行了研究,探讨了它们微观结构的相依性.

基于Copula函数的相依部件表决系统的可靠性研究(英文)

在可靠性理论中,部件相互独立是相依的特殊情况.可靠性数学研究系统的可靠性时,都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的.本文应用Copula函数研究部件相依时表决系统的可靠性,分析系统的可靠度与Copula函数间的关系,揭示部件相依关系对表决系统可靠度的影响规律.

基于Copula方法的国债市场相依风险度量

本文讨论了如何利用Copula连接函数对多元金融数据的相依结构进行统计建模,首先对几种常用的Copula连接函数进行了介绍,分析了不同边际分布和不同Copula函数的选取对联合分布产生的影响,然后讨论了Copula函数的选取和其参数的估计问题,最后利用我国国债数据进行实证分析,得到了不同组合的风险值。

基于半参数Copula模型的相依关系研究——对我国股指期货和现货的实证分析

研究结果表明,半参数t-Copula模型对我国期货和现货的相依关系拟合得相对最好,这与我国期货成立初期不对称的相依关系不同的是,股指期货与股指收益之间存在对称的正相依性,并具有显著的厚尾特征。

相依序列均值和方差变点的估计

通过建立统计模型,构造均值、方差变点位置的CUSUM型估计量,研究线性相依序列均值方差同时存在变点的估计问题.考虑均值变点对方差变点的影响,通过均值变点估计量的收敛速度,在均值及均值变点已知与未知两种情况下分别分析方差变点问题,推导出方差变点估计量的收敛速度.