金融資產(chǎn)相依性的動態(tài)Copula建模及應(yīng)用.pdf

1、本文是基于連接函數(shù)Copula模型的實證研究。在金融一體化的大背景下，描述各金融市場或資產(chǎn)之間的相依性是現(xiàn)代金融分析中的重要課題，在資產(chǎn)配置、風險管理、衍生品定價中都有廣泛應(yīng)用。金融資產(chǎn)間的相依性不僅表現(xiàn)出非對稱的特征，即共同上漲和共同下跌的相關(guān)性不同，而且這種相依性還可能隨時間變化，并不是固定不變的。為了同時刻畫金融資產(chǎn)相依性的這兩大特征，本文對已有靜態(tài)Copula模型加以改進，發(fā)展出四類動態(tài)形式的Copula模型，用于實證分析金融市

2、場中的特征和現(xiàn)象，為投資者構(gòu)建資產(chǎn)組合、控制組合風險提供一定的建議。
　　具體來說，文章的主要內(nèi)容包括以下四個方面：
　　第一，根據(jù)引入解釋變量的隨機Copula模型，研究風格股票指數(shù)之間的動態(tài)相依性。風格股票指數(shù)之間的相依性會受到流動性等隨機變量的影響，從而表現(xiàn)出一定的隨機性。因此，本文對已有隨機Copula模型加以改進，引入換手率作為解釋變量，研究了大盤股和小盤股、成長型和價值型股票指數(shù)之間的隨機相依性，并從組合風險管理

3、的角度討論了隨機動態(tài)相依性的經(jīng)濟意義。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，風格指數(shù)間的尾部相依性具有隨機動態(tài)特征，并受到以換手率為代表的市場流動性沖擊的影響。對每天、每周和每月調(diào)整資產(chǎn)組合的中短期投資者而言，考慮風格指數(shù)收益的隨機動態(tài)相依性，能有效降低組合風險。
　　第二，根據(jù)長記憶Copula模型，研究中外鋁期貨市場間尾部相依性的長記憶效應(yīng)?，F(xiàn)有研究討論的都是資產(chǎn)間相關(guān)系數(shù)的長記憶問題，而缺少對更一般的非線性相依性（如尾部相依性）的長記憶性的研究。本文將

4、長記憶特征引入到已有的短記憶動態(tài)Copula中，并根據(jù)改進后的長記憶Copula模型，從尾部相依性的角度分析了倫敦金屬交易所和上海期貨交易所鋁期貨間的長記憶效應(yīng)。結(jié)果表明，兩市場不但具有非對稱的尾部相依性，即下尾相依性要大于上尾相依性，而且這種非對稱的尾部相依性還具有長記憶的動態(tài)特征。對投資者來說，長記憶效應(yīng)的存在，意味著他們能夠基于現(xiàn)在的相關(guān)性信息預測未來一段時間內(nèi)兩市場收益共同的變化趨勢，進而優(yōu)化配置資產(chǎn)組合。
　　第三，根據(jù)

5、混頻Copula模型，研究股票和債券市場相依性的影響因素。宏觀基本面、市場不確定性、流動性等因素都會影響股票和債券市場的相依性，但這些變量的抽樣頻率不同。已有研究都是將高頻變量轉(zhuǎn)化為低頻變量，統(tǒng)一使用同頻數(shù)據(jù)分析股債市相依性問題。但這種做法損失大量樣本信息，不適用于樣本容量十分有限的中國市場。為克服數(shù)據(jù)頻率不一致的問題，本文用混頻Copula模型同時研究低頻月度變量（宏觀基本面、市場不確定性）和高頻日度變量（股債市流動性）對股票和債券市

6、場相依性的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩市場相關(guān)性變化的根本原因在于宏觀層面的基本面因素和市場不確定性因素，而微觀層面的流動性因素并不是決定兩市場相依性的主要原因。
　　第四，根據(jù)多元動態(tài)偏t Copula模型，研究以多個資產(chǎn)為代表的高維變量相依結(jié)構(gòu)?，F(xiàn)有的偏t Copula模型只有一個常數(shù)形式的偏度系數(shù)，對相依結(jié)構(gòu)的假設(shè)過于嚴格，無法及時捕捉到相依結(jié)構(gòu)的變化特征。本文對該模型加以改進，不僅允許各變量具有不同的偏度系數(shù)，而且將自回歸形式的演變