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基于Copula金融市场间的相关性及风险预测

基于Copula金融市场间的相关性及风险预测

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作者：罗华健山东科技大学

学位级别：硕士

在中国经济高速发展的进程中,中国经济稳中求进、稳中有忧,经济下行的压力有所增加,特别是在中美经贸摩擦的背景下,中国经济面临的外部环境严峻,无法与自身的发展相平衡,使得稳定增长、预防风险的难度加大。从需求方面来看,消费增速持... 详细信息

在中国经济高速发展的进程中,中国经济稳中求进、稳中有忧,经济下行的压力有所增加,特别是在中美经贸摩擦的背景下,中国经济面临的外部环境严峻,无法与自身的发展相平衡,使得稳定增长、预防风险的难度加大。从需求方面来看,消费增速持续疲软,尽管房地产开发投资保持较高水平,基础设施投资略有反弹,但受工业企业利润增速下降和进出口增速下降的影响,制造业投资急剧下降,总投资增速有所回落。在此经济环境下,金融市场发挥着日益重要的作用,金融资产的波动率聚集性和量价关系在风险管理及金融资产的投资等方面中是重要的决定性因素;优化金融资产的投资组合也一直是国内外学者的研究热点。故本文利用金融高频数据对股票市场的价格波动率、量价关系及最优投资组合进行研究,主要工作如下:首先,引入GK波动率,运用Markov机制转换Copula模型,对金融数据波动率的尾部进行研究。将经济时期划分为三个时期:经济复苏时期、经济发展时期和经济低迷时期。同时,利用混合Copula模型,对不同经济时期的量价关系进行研究。研究发现:（1）机制转换SJC Copula模型,相比其他Copula模型,对于金融数据波动率聚集的尾部动态特征具有更好的拟合效果。且波动率聚集的尾部具有明显的非对称性,上尾相关系数明显大于下尾。（2）经济发展时期转移概率和持续期最大,经济低迷时期次之,经济复苏时期最小。（3）经济复苏时期及经济发展时期量价关系的尾部,上尾相关性明显大于下尾相关性,说明在股市大涨时,往往伴随着高波动率及高交易量的发生。而在经济低迷时期,反之。然后,利用R-Vine Copula资产组合选择机制,在上证综指不同经济时期选取最优投资组合,并对相应的投资组合进行风险度量。研究发现:（1）十大行业指数之间的相关结构用R-Vine来拟合要优于C-Vine和D-Vine。（2）随着R-Vine结构中树层次的增加,行业指数之间的下尾净相关系数逐渐减小。在经济复苏时期,同时考虑6个或6个以上行业时,所有行业指数同时下跌的可能性较低。在经济发展时期,同时考虑5个或5个以上行业时。所有行业指数同时下跌的可能性较低。而在经济低迷时期,同时考虑7个或7个以上行业时,所有行业指数同时下跌的可能性较低。（3）随着投资组合中投资行业数目的增加,投资组合的风险逐渐降低。且通过R-Vine结构选取的投资组合要比传统方法选取的投资组合,可选择性更强,风险更低。

关键词：波动率聚集性 GK波动率尾部动态特征量价关系下尾净相关系数投资组合投资风险

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