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天然气期货和现货价格间的相关性研究

运筹与管理 2017年第8期26卷 141-145页

作者：邢文婷张宗益吴胜利重庆工商大学管理学院重庆400067 重庆大学经济与工商管理学院重庆400030 重庆交通大学交通运输学院重庆400074

基于天然气期货价格与现货价格序列间具有强非线性特征,本文将GARCH模型和Copula函数思想进行结合,同时考虑了天然气期货和现货价格间的时变相关结构,构建了时变Copula(GARCH-Normal、GARCH-GED和GARCH-t)模型,利用美国纽约商品交易所(N... 详细信息

基于天然气期货价格与现货价格序列间具有强非线性特征,本文将GARCH模型和Copula函数思想进行结合,同时考虑了天然气期货和现货价格间的时变相关结构,构建了时变Copula(GARCH-Normal、GARCH-GED和GARCH-t)模型,利用美国纽约商品交易所(NYMEX)Henry Hub交易中心天然气期货价格和现货价格数据进行实证研究。实证结果表明:GARCH-GED模型能够准确地拟合天然气期货与现货价格时间序列;时变SJC-Copula函数能够更好的描述天然气期货价格与现货价格间的相关性;天然气期货与现货价格间的相关性不是对称的,上尾的相关性小于下尾相的相关性。

关键词：天然气期货市场天然气现货市场 Copula函数相关性时变相依

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基于时变参数Copula的ΔCoVaR度量技术

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基于时变参数Copula的ΔCoVaR度量技术

作者：胡浩浙江工商大学

学位级别：硕士

20世纪90年代以来世界范围内相继出现了许多金融危机,这些危机都表现出一个明显特征,一国金融市场的暴跌引发周边国家甚至全球金融市场的动荡。随着我国金融市场的开放,我国金融市场受国外金融市场的风险溢出的影响正在增强。因此金融... 详细信息

20世纪90年代以来世界范围内相继出现了许多金融危机,这些危机都表现出一个明显特征,一国金融市场的暴跌引发周边国家甚至全球金融市场的动荡。随着我国金融市场的开放,我国金融市场受国外金融市场的风险溢出的影响正在增强。因此金融机构及市场间的极端风险溢出研究日益凸显出其重要性。由于△CoVaR描述金融变量发生极端损失时另一金融变量的条件VaR与自身VaR之差,目前被广泛用作极端风险溢出的度量指标。本文提出基于时变参数Copula的△CoVaR度量方法,它以动态二元正态Copula模型描述金融变量间的相依结构,以AR-GARCH(1,1)-t模型描述各金融变量的边际分布,通过构建的联合分布计算△CoVaR。利用此方法对中国大陆与美国、香港的股票市场间的极端风险溢出进行了相关实证研究,文章选取了这三大股市2000年到2011年6月以来的股指月收益率作为原始数据,通过实证研究表明,通过此方法计算的△CoVaR能同时反映时变波动性与时变相依性,可更灵敏准确地度量危机时的极端风险溢出;相对于中国大陆股市对美国股市,美国股市对中国大陆股市产生了更强的风险溢出。因此,我们需要在完善国际风险防范体制方面进行改善,要完善我国金融机构自身抵抗力、营造国际化的金融环境、加强金融风险监管。

关键词：风险溢出时变相依时变Copula △CoVaR

新疆板块与西藏板块之间的波动溢出——基于DCC-GARCH方法

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大众投资指南 2018年第9期 190-192页

作者：李国勇西藏大学财经学院

金融变量之间的相关关系是金融资产定价、风险管理、资产组合选择等金融活动中必不可少的参数,相关关系描述的正确与否,对上述活动至关重要。在描述金融变量的时间序列之间的时变相依、高维相依结构时,可以使用相对来说理论比较成熟、... 详细信息

金融变量之间的相关关系是金融资产定价、风险管理、资产组合选择等金融活动中必不可少的参数,相关关系描述的正确与否,对上述活动至关重要。在描述金融变量的时间序列之间的时变相依、高维相依结构时,可以使用相对来说理论比较成熟、建模相对比较简单的多元GARCH方法。本文使用DCC-GARCH方法描述了西藏板块和新疆板块日收益率序列的动态相关系数的变化,结果表明:在大盘整体表现相对较好时,两个板块的相关程度并不高;而在大盘表现相对较差时,两个板块之间的相关性程度有较明显的增加。两个板块之间存在一定的波动溢出效应。

关键词： DCC-GARCH 动态条件相关系数时变相依

股指期货与现货之间的波动溢出研究——基于DCC-GARCH方法

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产业创新研究 2022年第11期 106-110页

作者：李国勇西藏大学财经学院西藏拉萨850000

在应用股指期货对股票指数进行套期保值时,两序列之间相关系数的估计不恰当,就会影响到套期保值的效果,甚至会因为套期不完全而产生新的风险。传统的OLS类模型,实际上应用了皮尔逊线性相关系数。皮尔逊线性相关系数对时间序列数据所服... 详细信息

在应用股指期货对股票指数进行套期保值时,两序列之间相关系数的估计不恰当,就会影响到套期保值的效果,甚至会因为套期不完全而产生新的风险。传统的OLS类模型,实际上应用了皮尔逊线性相关系数。皮尔逊线性相关系数对时间序列数据所服从的分布有较严格的假设,且并不能描述时间序列之间的时变相关性,从而导致估计的套期保值比率可能存在套期不完全的风险。本文使用DCC-GARCH方法描述了股指期货与现货日收益率序列的动态相关系数的变化,结果表明:两序列之间存在明显的时变相关性,具有一定的波动溢出关系。

关键词： DCC-GARCH 动态条件相关系数时变相依

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基于Copula函数的EUETS和电力市场间相关性分析

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基于Copula函数的EUETS和电力市场间相关性分析