基于Pair-Copula法構(gòu)建髙維相依結(jié)構(gòu)及實證分析.pdf

1、當(dāng)今經(jīng)濟(jì)金融市場間的相互影響和依賴逐漸加深。探尋這些市場之間的相關(guān)性和相關(guān)結(jié)構(gòu)是很有意義的事。而應(yīng)該選用哪種工具來刻畫這種相關(guān)結(jié)構(gòu)，是需要我們慎重考慮的問題。很多學(xué)者選擇了連接函數(shù)Copula，它將隨機(jī)變量間的聯(lián)合分布函數(shù)和各自的邊緣分布連接起來。選擇Copula主要是基于它的兩個優(yōu)點：①它是一種新的有效度量相關(guān)性的工具，且具有良好的性質(zhì)，比如對隨機(jī)變量的嚴(yán)格遞增變化保持不變；②它能被用來構(gòu)建多元分布函數(shù)族，為尋求隨機(jī)變量間的聯(lián)合分布函

2、數(shù)提供了一條簡單易行之路。但是Copula種類繁多，對于給定的隨機(jī)變量，比如股票市場，用什么方法來選擇它們之間的最優(yōu)Copula呢？傳統(tǒng)的選擇最優(yōu)Copula的方法大都是基于擬合優(yōu)度的，這些方法在實際應(yīng)用中存在很多問題，很難令人完全滿意。本文在總結(jié)前人經(jīng)驗的基礎(chǔ)上引入了Bayes模型方法。Bayes方法與傳統(tǒng)方法不同，它獨立于參數(shù)，通過計算各種Copula類對應(yīng)的概率來選擇最優(yōu)Copula類。并選擇上證指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)做實證分析

3、，結(jié)果表明：與其它Copula類相比，Clayton Copula類對數(shù)據(jù)具有更好的擬合效果，進(jìn)而得到指數(shù)間的下尾相關(guān)系數(shù)。
　　 本文在討論了如何構(gòu)建二維相依結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，引入了一種構(gòu)建髙維相依結(jié)構(gòu)的方法，稱為Pair Copula法，因為實際生活中我們更多的是要考慮多個隨機(jī)變量之間的關(guān)系，比如上證指數(shù)，恒生指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)之間的關(guān)系，或者是貨幣市場，股票市場，房地產(chǎn)市場的相依關(guān)系等。Pair Copula法是將隨機(jī)變