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[期刊] 预测
[作者]
淳伟德 付君实 赵如波
本文在金融市场典型事实约束下,运用ARFIMA和FIAPARCH模型分别对金融收益率与波动率进行建模,以排除金融市场典型事实对风险传染效应的影响,进而运用极值理论(EVT)对标准收益的极端尾部建模,并运用由Clayton、Frank和Gumbel组成的混合Copula模型对金融风险传染进行实证研究。研究结果表明:次贷危机的爆发对于股市的长记忆性具有一定的影响;在次贷危机后,中国大陆股市与香港股市、日本股市以及新加坡股市发生了显著的极端风险传染,而香港股市与日本股市、新加坡股市以及日本股市与新加坡股市之间未发生显著的极端风险传染。
[期刊] 软科学
[作者]
徐凯 潘攀 曹雅晴
针对金融市场普遍存在异方差、波动聚集性、尖峰和厚尾等典型事实,应用GARCH-t模型对边缘分布进行建模,得到“干净”蕴含波动率本源动力学特征的标准残差;考虑到不同市场间存在非对称的传染效应,运用由Gumbel、Frank、Clayton构成的时变混合Copula分析大中华区中国内地、香港、台湾股票市场之间的传染效应,尤其关注代表不同市场同时急剧上涨和急剧下跌的尾部传染关系。实证结果表明,内地股市与香港股市之间表现出与以往研究截然相反的传染特征,即上尾相关性大于其下尾相关性;内地股市与台湾股市之间发生风险传染的可能性不大,但同时也说明应进一步加强两岸之间经济交流与合作;内地与台湾之间呈现出特有...
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
刘祥东 吴宇轩 段泉杉
考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征,构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模,并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计,通过数学优化和Monte Carlo模拟方法求得投资组合的最优权重,以及相应的Va R和CVa R值。最后,利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析,检验了模型的可行性和有效性,为高维非线性相关的投资组合决策提供有价值的参考。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
刘祥东 吴宇轩 段泉杉
考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征,构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模,并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计,通过数学优化和Monte Carlo模拟方法求得投资组合的最优权重,以及相应的Va R和CVa R值。最后,利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析,检验了模型的可行性和有效性,为高维非线性相关的投资组合决策
[期刊] 经济经纬
[作者]
刘平 杜晓蓉
随着国际经济一体化程度的提高,一国经济的突发性事件导致国际金融市场间关联程度发生变化,甚至对世界范围内的经济产生传染效应。本文运用Skew t-GARCH模型处理了时间序列数据表现出来的尖峰、波动性和厚尾等特性,并结合静态和动态copula函数方法,比较了近20年两次金融危机前后美、中两国三个金融市场间相关结构的变化,从而对金融风险的传染效应和传染途径进行了对比分析。
[期刊] 经济研究
[作者]
杨子晖 陈雨恬 陈里璇
本文采用预期损失指标(expected shortfall, ES)来衡量中国金融市场及各金融部门的极端风险,并结合回溯测试方法进行后验分析,发现ES指标能够对极端风险进行有效测度。在此基础上,本文基于非线性的研究视角,进一步考察了各部门间极端风险的非线性特征与金融风险的跨部门传染效应,并应用相关的网络关联指标,对金融系统整体以及单个金融机构的极端风险的非线性关联展开分析,研究发现房地产等部门是中国金融风险的重要来源。此外,本文还从动态分析的角度考察金融风险跨部门传染的渐进演变。最后,进一步引入中国经济政策不确定性指数及其细化指标,并结合最新发展的混频因果检验等方法,深入考察政策不确定性与极端金融风险的联动效应,研究发现中国股市整体金融风险与经济政策不确定性之间存在双向因果关系。在此基础上,对完善金融风险防范体系及其监管机制提出了若干建议,从而使得本研究具有重要的学术价值与现实意义。
[期刊] 管理评论
[作者]
薛凯丽 匡海波 尹航 孟斌
原油价格波动与油轮市场紧密相关，新冠疫情发生以来，国际原油价格和油轮运价波动剧烈，投资风险加剧。因此，研究疫情对原油价格与油轮市场的影响是疫情环境下控制风险、优化投资策略的重要方式之一。本文通过偏t分布ARMA-GARCH-混合Clayton Copula模型分析新冠疫情发生前后原油价格和油轮整体市场及其细分市场的依赖关系变化及尾部风险变化。首先，通过偏t分布ARMA-GARCH模型来捕获原油价格和油轮整体市场及其细分市场各自收益序列的波动性特征；其次，应用混合Clayton Copula模型来描述收益序列间的非线性依赖关系，并运用尾部风险系数揭示新冠疫情发生前后原油价格对油轮市场的风险传染情况。研究表明，各样本期间原油价格对油轮市场的负相关性均强于正相关性，疫情发生后，原油价格对油轮市场的正相关性降低，负相关性增强，其中，WTI原油期货对VLCC型油轮运价的负相关性增幅最大。此外，各样本期间原油价格对油轮整体市场及其细分市场间均存在风险传染效应，且同向风险远远小于反向风险。新冠疫情发生后原油价格对油轮市场的同向风险降低，反向风险传染大大加剧，其中，下上尾风险增加程度小于上下尾风险。投资者及其利益相关者在进行油轮相关业务时应关注国际原油价格有利消息的发生，以期最大限度降低损失，同时关注原油价格不利消息的发生，以期获得最大收益。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李喆 惠晓峰
国际间金融市场一体化的不断深入,尤其是美国次贷危机引起的全球金融风暴,使得金融传染对我国金融市场的威胁日益显著。本文运用非线性相互依赖性与支持向量机混合算法,研究上证综合指数,深证成份股指数以及香港恒生指数之间相互影响的情况。通过计算每两个市场指数之间的非线性相互可预测测度,发现每对市场指数之间都存在着很强的非线性相互依赖性,并发现上证指数和深证成指受恒生指数的影响更大一些,该结果将有助于对金融传染的进一步研究及采取针对措施。
[期刊] 国际经贸探索
[作者]
刘湘云 陈洋阳
在经济全球化及金融自由化背景下,各国金融市场极端事件频频爆发,由于投资主体的非理性预期、恐慌心理蔓延、资产抛售的羊群行为等所造成的极端风险净传染,最终会导致不同国家金融市场表现出过度协同效应。文章首先从国家组群视角探究金融市场极端风险溢出的净传染机理,然后构建基于空间地理距离和经济-制度相似性两类空间权重矩阵的空间面板模型,最后将2006年至2013年样本数据分为四个阶段实证检验金砖国家之间是否存在金融市场极端风险净传染现象。研究结果表明:在面临发达国家极端金融风险源的冲击下,由于国际金融市场恐慌心理传播导致的投资者信心丧失、主观预期反转、风险偏好变迁造成对金融资产的羊群式抛售行为,金砖国家间...
关键词：
金砖国家 金融市场 极端风险 净传染
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑爽 梁冯珍
文章主要采用C-Vine模型,对模型进行贝叶斯推断。C-Vine模型利用二元Copula函数作为组块构造多维的相关结构,通过采用不同的二元Copula函数族来精确地捕捉变量间的相关性。采用Czado等提出的选择准则决定C-Vine模型的具体分解形式。利用AIC信息准则选择C-Vine模型中每条边合适的Copula函数族。利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计C-Vine模型的参数。最后,通过实例来研究序列间的相关性和相互影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑爽 梁冯珍
文章主要采用C-Vine模型,对模型进行贝叶斯推断。C-Vine模型利用二元Copula函数作为组块构造多维的相关结构,通过采用不同的二元Copula函数族来精确地捕捉变量间的相关性。采用Czado等提出的选择准则决定C-Vine模型的具体分解形式。利用AIC信息准则选择C-Vine模型中每条边合适的Copula函数族。利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计C-Vine模型的参数。最后,通过实例来研究序列间的相关性和相互影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑艳秋 江涛
文章通过SVM混合核函数相对距离概率折算,以评估赋分与标准比例化对比,构造一个具备精度调整曲面的混合核函数。运用此函数对制造业外部融资风险进行实证分析。实证分析结果表明,改进混合核函数SVM为制造业外部融资的生存风险关联提供了生存风险指标选取与评估赋分的精度曲面高效趋近;经过优化的混合核函数SVM为制造业外部融资的生存风险解释能力提升表现为每获得一个百分比的外部融资增幅,可以形成0.2%以上的外部融资与风险生存关联关系趋近。创新资金投入追加、资本累积对这一关联的解释最为显著,制造业生产规模对制造业外部融资
[期刊] 金融与经济
[作者]
宋群英
本文从资本市场的角度出发,运用Copula函数方法对中国14家上市银行之间的风险传染性进行分析,使用尾部相关系数作为度量风险传染性的指标,通过已经确定的4家系统重要性银行与其余10家银行之间次贷危机前后该值变化,确定6家银行是系统重要性银行,并且论证这些系统性重要银行对其他银行的风险传染性很大,一旦发生冲击,将对经济造成不可估计的影响,因此这些银行是"大到不能倒"的,必须要加强对这些银行的监管。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张贝贝 安百国 张宝学
时间序列数据的聚类是对面板数据或多维时间序列根据序列相似度进行分组。聚在同一组的时间序列具有相近的模型参数,尤其是当序列较短时聚类后能够得到更精确的参数估计。现存的时间序列聚类方法的距离度量大都基于时间序列的线性假设,但是现实中时间序列通常是非线性的。本文提出了一种基于Copula距离测度的非线性时间序列数据的聚类方法,它利用了Copula函数获取时间序列的非线性相依结构。作为一种非参数的距离度量,基于Copula函数的距离度量能够识别动态相关结构的相似性。大量的模拟实验和实证研究验证了我们所提方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王琳
强化金融风险传染研究尤其是国际金融市场间的极端金融风险的传染路径识别，对于金融风险管控与国家金融安全具有重要意义。文章运用Joe-Clayton Copula模型，并通过设定协变量因子，考察我国金融市场对国际其他金融市场的风险传染效应及其影响因素。研究表明：我国A股市场对各金融市场的风险下尾相依性系数从大到小依次为HSI、TWII、N225、FTSE100、DJI，即我国A股市场对恒生市场的风险传染效应最大，对美国道琼斯金融市场的风险传染效应最小；带协变量的Joe-Clayton Copula模型更能刻画金融市场间的风险传染相依特性，协变量因子测定结果显示，我国A股市场对各金融市场的风险传染效应表现出协变量因子差异；为更精准把握金融风险的传染路径，应采用动态Copula建模与动态协变量选择研究方法。
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