The rapidly growing credit derivatives market requires to value credit derivatives and portfolios of credit risks,and how to measure the correlation between each credit risk is the key problem of valuation.In this paper,we introduce a new technology——Copula function——to integrate single credit risk,and discuss how to use copula function to manager portfolios of credit risks and value credit derivatives. Credit risks are the main problems for Chinese banks.Credit derivatives have a function to transfer credit risks,Credit derivatives market grows very quickly,they are sure to become a very important part of financial market.Study the valuation techniques for credit derivatives,design appwpriate derivatives for Chinese financial institutions,and seek useful methods to mangage credit risks are helpful to improve the benefits and asset quality of Chinese commercial banks.

运用国内商业银行积累的大量数据,统计得到银行个人客户住房抵押贷款多年度、不同信用等级、不同身份特征、分行业和分地区的违约情况,进行非线性的拟合分析,并采用Copula函数度量个人客户违约之间的相关性及厚尾特征。研究表明,房屋价格、客户性别以及受教育程度等与违约概率相关性比较低,在考察的样本区间内,这些因素不显著导致违约发生。另外,信用等级、收入结构和抵押担保剩余额度是影响个人违约决策的重要变量。所采用的模型在个人住房抵押贷款定价与风险管理中获得较好效果,银行可以根据违约状况的变动制定动态利率,随时准备弥补损失。

综述了从传统过渡到现代的信用风险度量方法,并比较了它们的特点。提出组合管理思想是信用风险管理的方向,组合的相关性问题是研究重点。而Copula函数具有描述非线性相关的优势,使用Copula函数可以更加精确地度量信用风险。

GDP与CPI分别作为衡量经济发展与通货膨胀的重要指标,其相关性分析直接影响宏观经济政策的制定。文章利用阿基米德Copula函数对1992—2015年CPI与GDP的季度同比增长率进行研究,分析了CPI与GDP之间的相关性与尾部特征。研究表明,CPI与GDP增长率的变化是一致的,即CPI与GDP之间存在正向相关关系。

GDP与CPI分别作为衡量经济发展与通货膨胀的重要指标,其相关性分析直接影响宏观经济政策的制定。文章利用阿基米德Copula函数对1992—2015年CPI与GDP的季度同比增长率进行研究,分析了CPI与GDP之间的相关性与尾部特征。研究表明,CPI与GDP增长率的变化是一致的,即CPI与GDP之间存在正向相关关系。

This article gives the definition of corporate default correlation and analyzes corporate correlation according to economic theory.It analyzes the factors affecting corporate default correlation and puts forward a synthesized analysis model for corporate default correlation based on evaluating existing default correlation analyzing analysis method.

文章以混合Copula函数对三类Archimedean族Copula函数进行整合,研究了我国5年期跨期国债期货合约结算价日涨跌幅之间的尾部相关关系,利用惯性权重粒子群算法对混合Copula函数的参数进行优化,并比较了混合Copula函数与传统Copula函数对跨期国债期货合约尾部相关性的拟合能力。研究结果表明:基于惯性权重粒子群算法的混合Copula函数较好地刻画了跨期国债期货合约结算价日涨跌幅尾部非线性、非对称的相关特征,根据对该特征的把握可以构建能够产生超额收益的交易策略。

采用Copula函数进行相关分析,能够测度到变量间的非线性、非对称的相关关系,特别是容易捕捉到变量分布的尾部相关关系。基于此分别采用Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数对深市各行业间的尾部相关性进行分析。结果表明,除了服务行业外,其他行业之间均具有显著的非对称的尾部相关性。

选取融资租赁公司客户所处的主要六大行业的净资产收益率和总资产收益率数据，包括机械行业、电气行业、纺织行业、医药行业、交通行业、建筑行业，基于多元Ｃｏｐｕｌａ函数模型对融资租赁相关行业的净资产收益率和总资产收益率进行相关性分析，从而对融资租赁相关行业之间的风险相关性进行一个全面的刻画。研究结果表明：六个行业的净资产收益率和总资产收益率存在正相关性，也即融资租赁公司客户所处的主要六大行业存在明显风险相关性。研究结论对于融资租赁行业以及相关金融行业的发展具有指导和实践意义。

当前全球气候变暖大背景下,气温和降雨量的交互作用引致农业气象灾害频发,给农业生产造成破坏性风险损失,因此探讨气温与降雨量之间的动态相依关系尤为重要。搜集安徽省24个气象观测站1980~2014年的气温与降雨量日数据,对原始数据进行矩平均处理,使两组数据列满足独立同分布的要求。采用非参数核估计的方法确定气温与降雨量的边缘分布。根据降雨量和气温的均匀分布散点图和频数分布直方图可知,安徽省气温和降雨量之间呈现一定程度的负相依关系,即图形中表现出气温与降雨量的上下尾之间的对称性。综上分析,选择可以刻画两个变量具有上下尾对称关系的Copula函数对气温与降雨量的相依关系进行拟合,最终在平方欧式距离最小的原则下选定二元t-Copula函数做出气温与降雨量之间的联合概率密度函数图。研究结果发现:1据安徽省气温与降雨量联合概率分布可知,当降雨量上升时,气温下降;或气温上升时,降雨量会下降,气温与降雨量之间呈现为中等负相关关系(–0.280)。2极值相关性方面,从t-Copula密度函数图和上下尾相关系数看,安徽省气温与降雨量在极值方面具有较为明显的相依关系,表现为当气温和降雨量超过正常范畴时,二者相依关系从负相关转变为正相关,此现象多出现在极端气候条件下,例如极端高温和大暴雨时气温与降雨量的正相依性。

本文采用Copula函数刻画中美大豆期货价格波动的相关性研究表明,大连商品交易所(DCE)大豆期货价格和美国芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格存在较强的相关性,Kendall秩相关系数τ为0.5520,Spearman秩相关系数ρ为0.7358;通过平方欧式距离检验,认为Clayton Copula函数是所有Copula函数中拟合程度最好的,两个市场大豆期货价格的上尾相关系数为0,下尾相关系数为0.7548,即一个市场大豆期货价格下跌将引起另一个市场的下跌,而价格上涨的波动却很难传导到另一个市场,大豆期货价格波动的传导表现出明显的非对称性。

文章借助Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数研究了任意两只股票之间的尾部相关性,并建立了基于Copula尾部相关性的股票交易策略。首先,通过CML估计Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数的相关参数αCl和αGu;其次,通过相关参数求解两只股票之间的尾部相关性;再次,对尾部相关性较为强的股票组合构建程序化交易策略;最后,对A股和H股的七组银行股作了实证分析,选出了使得每个组合收益率最优的参考概率区间,并在该参考概率区间下对该股票交易策略进行风险度量。

Copula函数在金融分析和风险管理中有广泛的应用,利用Copula函数可以构建组合风险资产的联合收益分布和资产之间的相关性。在构建Copula模型时,一个关键的问题就是如何选择最佳的Copula来拟合实际的金融数据。文章分析了Copula函数选择困难的原因,指出了现有的似然准则选择方法的不足,提出了基于参数Bootstrap技术的对数似然准则检验方法,考虑了更大范围的Copula函数族群,利用模拟实验检验了该方法的选择能力,模拟结果表明对于没有尾部相关性的Copula函数和具有较小的尾部相关性的Copula函数可以较好地进行区分,而且也能区分大部分的具有较大尾部相关系数的Copula函数。同现有的只能区分常见的几类Copula的似然准则选择方法相比,文章提出的方法可以在更大范围内识别不同的Copula函数。

物价稳定是宏观经济政策的四大目标之一,CPI和PPI是衡量物价水平的两大重要指标,研究二者之间的关系具有重要现实意义。文首先分析了我国近些年CPI和PPI的运行情况,然后应用Copula方法实证分析我国CPI和PPI的关系,发现CPI与PPI有较强的正相关关系,但也存在相背离的现象;CPI和PPI尾部相关结构是非对称的,下尾相关性大于上尾相关性。

在现代商业银行面临的主要风险中,信用风险无疑是最主要的风险,而信用风险度量是我国商业银行风险管理的薄弱环节。本文针对我国金融数据少、有效数据时间段短的特点,基于Copula函数度量组合信用风险原理,通过建立资产组合中每个资产的收益率门槛值,来模拟资产收益率情景,并结合Copula函数影射出信用评级情景,得到各个假设状态下Copula函数度量的资产组合信用风险。实证结果证明,选用Copula函数度量银行资产组合信用风险是一种可行的方法,本文给出的一套理论与实际数据相结合的算法有一定的借鉴意义。