基于Copula-GARCH模型的中國(guó)股市實(shí)證分析.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)全球化加快、金融自由化不斷演進(jìn)，金融市場(chǎng)間的相關(guān)性日益明顯，其相關(guān)結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜，表現(xiàn)出非線性、非對(duì)稱及尾部相關(guān)等特征。由于傳統(tǒng)正態(tài)分布具有對(duì)稱性，不能很好的描述金融數(shù)據(jù)的有偏性。而Copula-Garch模型則能解決以上問題。其中，GARCH模型對(duì)擬合單個(gè)金融隨機(jī)變量的高峰厚尾異方差等特性較理想，而分析風(fēng)險(xiǎn)變量間相關(guān)性，則Copula函數(shù)較為有效。
　　本文首先研究了Copula函數(shù)的定義、類型以及相關(guān)性質(zhì)并介紹如何進(jìn)

2、行模型的參數(shù)估計(jì)和擬合檢驗(yàn)。通過R軟件隨機(jī)模擬五類Copula分布函數(shù)，指出不同類的Copula函數(shù)特點(diǎn);其次，介紹GARCH模型以及它在擬合金融時(shí)間序列的邊緣分布時(shí)具有的優(yōu)勢(shì);最后，選取上海綜合指數(shù)、深圳深證成指數(shù)和中小板指數(shù)數(shù)據(jù)，通過GOF檢驗(yàn)，拒絕使用Copula函數(shù)擬合上海綜合指數(shù)與中小板指數(shù)數(shù)據(jù)，接受Copula函數(shù)對(duì)上海綜合指數(shù)與深圳深證成指間、深圳深證成指與中小板指數(shù)間的擬合。再比較五類Copula函數(shù)的特性及對(duì)日收益率數(shù)