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。

基于pair copula-SV模型的资产组合风险度量

将SV模型与pair copula模型相结合,构造了一个pair copula-SV模型,并借助Monte Carlo方法度量了资产组合的风险价值.选取4支股票构成资产组合进行实证分析,结果表明该模型的拟合效果较好,具有一定的实际应用价值,同时能够反映风险度量领域的发展趋势.

基于Pair-Copula-GARCH模型与CVaR的时变投资组合优化

以过去的信息为条件,以一致性风险度量CVaR为优化目标,以组合收益率为约束条件,建立了时变投资组合优化模型,通过基于pair-copula-GARCH模型的蒙特卡洛模拟方法得到未来某时刻收益率的多个可能情景,并引入一个特殊函数实现了投资组合模型的线性化,得到了最优投资组合策略.最后针对提出的模型进行了实例分析.

斜拉桥系统地震易损性评估的Pair Copula技术

大跨度斜拉桥作为高次超静定结构,通常包含主塔、斜拉索、主梁、辅助墩及连接墩等较多构件,由于地震作用下各构件相互影响,准确模拟构件地震响应之间的相关性对斜拉桥整体系统的易损性评估十分关键。因Pair Copula能较好地模拟构件两两之间的相关性,理论上可将Pair Copula分层迭代模拟斜拉桥整体系统,进而提出基于Pair Copula迭代模型的斜拉桥系统地震易损性评估方法。基于结构不确定性参数及地震动不确定性,采用拉丁超立方抽样技术建立桥梁-地震动概率地震响应分析样本;通过非线性动力时程及相关性分析,量化构件地震响应之间的相关性;采用极大似然估计拟合Pair Copula模型,基于AIC及BIC准则对其进行优选;通过Pair Copula分层迭代,建立斜拉桥整体模型并对其进行地震易损性评估。工程实例表明,基于Pair Copula分层迭代技术能准确模拟多构件之间的相关性,假定构件地震响应完全不相关,会显著高估斜拉桥整体系统的地震易损性。

基于Pair-Copula模型金融市场风险传染的相关性分析

2007年美国次贷危机波及全球金融市场,市场间的协同性越来越强。本文以美国普尔指数、日经指数和上证综指的日收益率为研究对象,先用GARCH模型构建边缘分布,然后选择出由Symmetrized Joe-Clayton Copula构成的Pair-Copula模型来测度金融市场间的风险传染关系,最后采用极大似然法对Canonical藤分解结构下的SJC-Copula函数进行参数估计并求出尾部相关系数,分析三个股指之间的风险传染相关性。结果显示美国普尔跟亚洲股市之间的风险传染下尾相关,且相对地与上证综指间的尾部相关性变化较小,说明我国与国际间金融市场的关联相对较弱,经济危机对我国的影响程度相对较小。

基于Copula模型的风险相关性度量方法

给出了集成风险管理的一般模型,论述了多元Copula、时变Copula、变结构Copula模型在风险管理领域的应用,指出了Copula的最新研究进展——Pair-Copula,总结了各种类型Copula模型的特征、用途和局限性。最后,给出了Copula模型的一个选择方法,指出了进一步的研究领域,为在风险管理中选择更合适的模型和对风险实施更准确的度量提供思路。

珠江三角洲河网区极端水位事件风险传递规律

为研究珠江三角洲河网区极端水位事件的风险传递规律,基于13个水位站点1957—2016年的月水位资料,利用pair-copula结构构建珠三角河网区水位的风险传递模型,分析不同情景下极端水位在空间上的风险传递机制及其时间变化规律。结果表明:在低降水量条件下,珠三角河网区低水位风险顺向(上游至下游)和逆向(下游至上游)传递的概率均显著增大;高降水量条件下夏季丰水期的高水位顺向传递风险更高,低降水量条件下冬季枯水期的低水位顺向和逆向传递风险均较高;受人类活动影响,在高降水量条件下,1987—2016年夏季丰水期的高水位顺向传递风险比1957—1986年显著增强;在低降水量条件下,1987—2016年冬季枯水期低水位的顺向和逆向传递风险比1957—1986年显著增强。

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。

变结构pair copula模型在金融危机传染分析中的应用

将变结构点的诊断与pair copula方法相结合构造了变结构的pair copula模型,以此来研究次贷危机的传染效应。在实证分析中,选取标准普尔500指数、上证综指、日经225指数、伦敦金融时报100指数等四支股票组成资产组合,依次进行了股票收益率数据的变结构点诊断和pair copula-GARCH(1,1)-t模型的参数估计,对计算出来的相关系数θ的分析及风险价值VaR值的进行比较,阐述了美国次贷危机对中、日、英等国的影响,这对次贷危机传染性的研究有一定的借鉴作用。

基于云理论的风电场群长期出力区间预测

风电的不确定性给风电集群式开发和并网带来极大挑战,风电功率的点预测已很难满足电网长期灵活规划的实际需求。针对风电场群的长期风电功率区间预测问题,提出了一种基于云理论的D藤PairCopula-GARCH-t模型,用于预测风电场群的出力区间。GARCH-t模型较为准确地反映了预测误差的尖峰厚尾特性,提高了风电功率预测的精度。D藤Pair Copula模型有效地描述了风电场群之间出力的相关性。以期望、熵和超熵为数字特征的云模型预测出的风电功率区间,不仅能反映风电的随机性和模糊性,也能合理地描述两者之间的关联性,为规划人员作长期风电并网规划提供参考。

基于PCBN模型盾构下穿既有隧道施工安全风险评价

为更全面准确地评估盾构下穿既有隧道施工过程中的相互作用风险,提出一种基于Pair-Copula贝叶斯(Pair-Copula Bayesian network,PCBN)模型的盾构下穿既有隧道施工风险评价方法。建立一套较为完善的盾构下穿既有隧道施工风险评价体系,将贝叶斯网络模型的不确定推理与Pair-Copula理论对于相关性的处理优势相结合,构建盾构下穿既有隧道施工风险评价PCBN模型,实现风险因素复杂依赖关系精确建模和评价,为盾构近接施工安全分析和管控提供有效方法。依托于武汉某隧道下穿工程进行实例分析,基于所提出的PCBN模型进行风险分析和指标相关性分析,确定工程的施工风险状态以及与施工风险相关性较高的关键风险因素,验证了本研究提出的评价方法的有效性和合理性。

考虑风电场出力相关性的发输电系统风险规划

风电集群出力的不确定性和相关性给电力系统规划带来了严峻挑战,为此基于D藤Pair Copula函数理论,先建立考虑风电出力相关性的多维风电场出力模型;然后综合考虑系统的可靠性和经济性,以投资成本、燃料费用、系统切负荷费用及环境成本之和最小为目标函数,建立考虑风电场出力相关性的发输电系统风险规划模型;最后从停电损失和控制代价指标两个维度,对规划方案进行评估。将所建模型和方法应用于改进的IEEE-RTS24节点系统中,结果表明所建模型能有效评估系统风险水平,提高规划方案的鲁棒性。

考虑分布式电源不确定性与相关性的配电网状态估计

可再生能源发电技术的发展以及在电网中日益普及的分布式电源(DG)给电力系统带来了更多不确定性,使电力系统状态估计量测数据不足的问题更加突出。当前多采用对DG进行伪量测建模的方法来提高系统量测冗余度,针对同时考虑DG之间的不确定性和相关性的伪量测建模研究相对薄弱的现状,提出了一种基于Pair-Copula风电功率相关性模型和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)等效不确定性模型的DG伪量测建模方法,该方法可以考虑复杂的DG出力相关性和不确定性,提高伪量测的准确性从而提高配电网状态估计的精确度。通过对经修改的IEEE-14节点算例系统进行仿真计算,说明所提方法能够合理刻画状态估计问题中分布式电源的出力不确定性与相关性,计算结果验证了所提方法的有效性。

考虑时间相关性的电动汽车充电站负荷概率建模及场景生成

由于受到车主出行行为和交通路况等随机因素影响,电动汽车(electric vehicle,EV)充电站负荷具有很强的随机性。建立描述EV充电站负荷随机性的概率模型,对配电网的安全运行分析具有重要意义。以EV充电站一天负荷曲线中每个时段的负荷为随机变量,依据历史数据,选择拟合精度最高的通用分布函数建立每个单时段负荷的概率分布模型。由于EV充电行为的持续性,相邻时段充电站负荷具有相关性。先根据各时段负荷的相关性将一天96个时段分为若干个连续时段集,每个连续时段集里面多个相邻时段负荷之间的相关性较大,再采用Pair-copula方法以D藤结构建立每个连续时段集里面多个相邻时段负荷的联合概率分布模型。基于Pair-copula联合概率分布模型抽样生成计及相关性的一天各个连续时段集的负荷场景,并采用波动趋势和波动大小作为表征生成负荷场景波动性的指标来衡量所生成场景的合理性。最后,以深圳市某EV充电站的实际历史数据为例,验证了所提出方法的有效性。