检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：吴春晓厦门大学

学位级别：硕士

随着中国经济的蓬勃发展,人民币在国际货币市场中的地位也逐渐升高。币值稳定对于国内外投资者来说都具有重要意义。一方面,人民币如果频繁发生大规模波动,将会直接影响到持有人民币资产的投资者的投资策略和投资回报率;另一方面,过于... 详细信息

随着中国经济的蓬勃发展,人民币在国际货币市场中的地位也逐渐升高。币值稳定对于国内外投资者来说都具有重要意义。一方面,人民币如果频繁发生大规模波动,将会直接影响到持有人民币资产的投资者的投资策略和投资回报率;另一方面,过于频繁的币值变化也不利于吸引外国投资者投资人民币资产。2018—2019年间,受中美贸易战等因素的影响,人民币汇率发生剧烈波动,因此寻找一种可以在一般情形和极端情形下都能很好地对冲人民币汇率的资产至关重要。本文基于动态copula模型,研究自2015年“8.11汇改”后,上海黄金交易所的黄金现货价格与9种不同汇率之间的对冲效应和安全港效应。发现上海黄金现货价格可以对冲人民币名义有效汇率指数及人民币与欧元、新元、日元、澳元、加元、英镑的双边汇率,但对人民币与美元、港元的双边汇率对冲效应不显著。根据相关资料及本文作者分析,本文作者认为上海黄金现货之所以不能很好的对冲美元汇率和港元汇率,可能与中国货币政策、中国金融市场改革以及中美贸易战等因素有关。

关键词：上海黄金交易所黄金现货价格人民币汇率对冲效应和安全港效应动态copula模型

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基于动态t-copula模型对我国资本市场的相关性研究

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管理现代化 2019年第6期39卷 5-7页

作者：白正午朱淑珍张学瑞东华大学旭日工商管理学院上海200051 北京大学软件与微电子学院北京102600

运用静态和动态t-copula模型研究创业板、主板和中小板市场间的持续尾部相依性。研究发现中小板和创业板呈现长期的高相关性,主板与创业板的波动幅度较强,下跌情况下更为敏感,需防范多层次资本市场间联动导致的风险传染。

关键词：动态copula模型股票市场资本市场相关性

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动态copula模型在金融相关领域运用的文献综述

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中南财经政法大学研究生学报 2017年第1期 58-63页

作者：刘文雷中南财经政法大学金融学院

线性相关性分析是用来刻画随机变量间相关关系的常用工具,然而实际上,在金融领域时间序列之间的相关性并不是一成不变的,再加上金融数据典型的尖峰、厚尾特征,使得线性相关性无法很好地捕捉变量之间非线性、非对称的相关结构。而copula... 详细信息

线性相关性分析是用来刻画随机变量间相关关系的常用工具,然而实际上,在金融领域时间序列之间的相关性并不是一成不变的,再加上金融数据典型的尖峰、厚尾特征,使得线性相关性无法很好地捕捉变量之间非线性、非对称的相关结构。而copula函数弥补了线性相关在分析变量间相关结构时的缺陷,因此很快在金融领域得到了广泛的运用。本文试图从动态copula理论在金融领域运用最广的三个方面:金融市场的动态相关性分析、金融资产的定价、金融风险的管理与防范,来对现有文献进行整理与归纳,并在文末提出了评述与展望。

关键词：金融领域动态copula模型文献综述

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基于状态转换动态copula模型的外汇套期保值研究

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中南大学学报（社会科学版） 2015年第1期21卷 104-110,65页

作者：唐韬谢赤湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

汇改以来,人民币汇率波动的不确定性增大,外汇风险加剧,在此形势下加强外汇风险管理势在必行。考虑到利用外汇期货合约进行套期保值是管理外汇风险的一个重要方法,因此可建立一个状态转换动态Gaussian copula套期保值模型来对外汇风险... 详细信息

汇改以来,人民币汇率波动的不确定性增大,外汇风险加剧,在此形势下加强外汇风险管理势在必行。考虑到利用外汇期货合约进行套期保值是管理外汇风险的一个重要方法,因此可建立一个状态转换动态Gaussian copula套期保值模型来对外汇风险进行管理。首先采用GJR-t模型描述欧元、日元、英镑、澳元和加元的现货和期货收益率的边际分布;然后引入状态转换动态copula函数描述上述五种货币的现货和期货收益率之间的相关性;最后将状态转换动态Gaussian copula模型与OLS,DCC GARCH,DCC Gaussian copula等模型的套期保值效率进行比较。实证结果表明,所构建的模型优于其他模型,利用该策略模型能有效规避外汇风险。

关键词：套期保值汇率风险状态转换动态copula模型

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基于股市相关性与投资者情绪的动态copula-小波支持向量机模型研究

基于股市相关性与投资者情绪的动态Copula-小波支持向量机模型研究

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作者：訾轩山东财经大学

学位级别：硕士

股票市场是我国资本市场的重要组成部分,在优化社会资源配置、促进经济发展等方面发挥着重要作用。随着人们物质生活水平的逐步提高,投资意识持续增强,股票市场作为最主要的投资市场,以其强大的投机性吸引着众多投资者,推动着中国特色... 详细信息

股票市场是我国资本市场的重要组成部分,在优化社会资源配置、促进经济发展等方面发挥着重要作用。随着人们物质生活水平的逐步提高,投资意识持续增强,股票市场作为最主要的投资市场,以其强大的投机性吸引着众多投资者,推动着中国特色社会主义市场经济持续健康发展。本研究以提升股票预测准确率为目的,充分考虑股市相关性、投资者情绪、随机波动等因素的影响,提出了基于股市相关性与投资者情绪的动态copula-小波支持向量机模型,并以上证50股为例进行应用研究。研究主要包含四大部分。第一部分,股市相关性研究。在统计学中,通常使用相关系数来衡量变量之间的相关关系,而传统的相关系数总是局限于众多约束条件,无法系统且全面地刻画变量之间的相依结构。由于copula函数能够较好地描述变量之间线性和非线性、对称和非对称的相关关系,分析变量之间的相关结构,因此本文使用动态时变copula函数来度量不同股票对数收益率之间的相依结构。通过动态的上、下尾部相关系数筛选出与目标股票相关性较强的股票,构成股票相关集。第二部分,投资者情绪分析。传统的股票预测研究重点在于指标选取和模型优化,忽略了投资者情绪的重要性,然而投资者作为维系整个生态运行的基石,对资本市场的健康发展起着重要作用。在当前的股票市场中,中小型投资者居于重要地位,且大多不具备相关专业知识、易于跟风,因此投资者情绪应当成为股价趋势研究的关键因素之一。本文采用网络爬虫技术从股吧网站上获取关于目标股票的评论,通过文本分析方法构建投资者情感指数。第三部分,小波支持向量机模型。在具有噪声的股票市场中,经典的高斯核支持向量回归模型的预测效果并不理想。本文引入小波理论以削弱噪声的影响,即在支持向量回归模型中引入Morlet小波核函数。结合股票相关集中各股票的收盘价以及投资者情感指数,通过Morlet小波支持向量回归模型预测目标股票次日的收盘价。第四部分,应用研究。本文选取浦发银行(目标股票)与上证50股(除中国电信和中金公司)在2020年6月22日至2022年3月14日的数据进行研究,并验证了股票相关集、投资者情绪以及小波核函数对模型预测精度产生的影响,证实了该模型能够切实有效地提高股价趋势预测的准确率和稳定性。本文的主要贡献体现在三个方面:第一,充分考虑了股市相关性对于股价趋势预测的影响,通过动态copula模型衡量了股票对数收益率之间的尾部相关性,构建了股票相关集;第二,在当前最常用的中文分词词库jieba库的基础上,通过Python语言建立自定义金融专用词典,结合知网Hownet情感词典进行投资者情感分析,将分析结果与武汉大学研发的Rost Cm6软件情感分析结果进行综合,探索性地建立了投资者情感指数,提升了模型的预测精度;第三,充分发挥了小波核函数的降噪作用,在实现了小波理论与支持向量回归模型真正结合的同时,提高了模型的泛化能力及预测性能。模型组合是当前股价预测研究的焦点之一,本文首次将动态copula模型、文本分析方法以及Morlet小波核支持向量回归模型进行组合研究,有效提高了股价趋势预测准确率,是组合模型的一次探索和创新。

关键词：动态copula模型支持向量回归小波核函数投资者情绪

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二维copula模型与Bayes估计法下美联储加息联动效应测度

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统计与决策 2020年第3期36卷 125-130页

作者：陈莉周口师范学院经济与管理学院河南周口466000

文章运用二维动态copula模型与贝叶斯估计方法,研究美联储加息与我国货币市场间的联动性。结果表明:美联储加息对我国货币市场具有当期正向联动效应,并对我国货币信贷投放及市场融资规模、基础货币供应量、GDP平减指数、实际汇率水平、... 详细信息

文章运用二维动态copula模型与贝叶斯估计方法,研究美联储加息与我国货币市场间的联动性。结果表明:美联储加息对我国货币市场具有当期正向联动效应,并对我国货币信贷投放及市场融资规模、基础货币供应量、GDP平减指数、实际汇率水平、社会投资价格指数等指标具有显著冲击;短期看,美联储加息将造成我国信贷投放规模与实际利率水平上涨,加大我国社会通胀压力;美联储加息对我国货币市场的负向冲击效应具有较持久性特点。

关键词：美联储加息 ARMA边际分布模型动态copula模型尾部相依性

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网络财经媒体情绪对股指收益率的影响研究

网络财经媒体情绪对股指收益率的影响研究

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作者：谭隆辉广东财经大学

学位级别：硕士

随着网络技术的发展,信息在资本市场上的传播方式发生了改变,并加快了传播速度,从而降低了投资者获取信息的成本。股市中的大部分投资者对新闻信息较为敏感,更易受到金融市场中相关新闻和消息的影响,进一步会影响到市场的运转。媒体情... 详细信息

随着网络技术的发展,信息在资本市场上的传播方式发生了改变,并加快了传播速度,从而降低了投资者获取信息的成本。股市中的大部分投资者对新闻信息较为敏感,更易受到金融市场中相关新闻和消息的影响,进一步会影响到市场的运转。媒体情绪并不会直接作用于市场,其传导框架为“媒体情绪——投资者情绪——市场收益率”,因此该研究也是投资者情绪研究的范畴。鉴于此,本文从整体和尾部两个方面着手,研究网络财经媒体情绪对市场收益率的影响。首先,本文使用2013年1月至2019年6月的新浪财经网络新闻的文本数据,构建了网络财经媒体总情绪指数、正面情绪指数和负面情绪指数,进一步的使用GARCH(1,1)模型研究了三种情绪指数对沪深300指数收益率波动和均值的影响。研究结果表明,在全样本期间内,三种情绪指数对收益率均值的影响是不显著的,但其8阶滞后项对股指收益率波动的影响是显著的,且总情绪指数和正面情绪指数对股指收益率的影响是正向的,即网络财经媒体总情绪和正面情绪上升时会引起股指波动的上升;而负面情绪指数与之相反。进一步的研究中发现,在熊市期间,负面情绪对股指收益率波动率也是显著正向影响。其次,又使用动态copula模型研究了三种网络财经媒体情绪与股指收益率的尾部相依结构。实证结果表明,总情绪指数与股指收益率表现出来的上尾相依系数和下尾相依系数相差不大,正面情绪指数与股指收益率更依赖于上尾相依,负面情绪指数更依赖于下尾相依。此外,在股市发生牛熊市转换的时点,总体情绪指数和正面情绪指数与股指收益率的相依关系会变弱。

关键词：投资者情绪媒体情绪文本分析 GARCH模型动态copula模型

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copula理论在金融相依风险中的应用

Copula理论在金融相依风险中的应用

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作者：何霞重庆理工大学

学位级别：硕士

随着经济全球化和金融一体化的发展,各金融行业和金融市场间呈现多元化和复杂化的结构,使得它们之间的联系更加紧密且复杂。精准刻画金融变量间的风险相依结构和关联关系对于科学地风险评估以及准确地金融决策具有一定的理论和现实意义... 详细信息

随着经济全球化和金融一体化的发展,各金融行业和金融市场间呈现多元化和复杂化的结构,使得它们之间的联系更加紧密且复杂。精准刻画金融变量间的风险相依结构和关联关系对于科学地风险评估以及准确地金融决策具有一定的理论和现实意义。目前,较成熟的copula相关理论能很好地刻画金融变量的风险相依情况,因此,本文按照由点及面的思路,运用copula模型来研究我国14个金融机构间、我国金融四大子行业间及全球五大经济强国股市间的风险相依情况。首先,本文对预备知识进行了梳理,包括copula基本理论和隐马尔科夫模型。介绍了copula函数的定义与性质,阐述了常见的copula函数、估计方法和尾部风险测度,总结了常用最优copula模型的选择方法,还介绍了隐马尔科夫模型的相关知识。其次,选取银行与保险行业中的14个代表机构,运用参数估计法和非参数估计法分别拟合边缘分布;对均匀变量构建分层阿基米德copula模型,根据PP图选择最优copula函数。得到以下结论:第一,保险业、大型商业银行和股份制商业银行各自聚成一类,并具有明显的分层相依结构。第二,行业内的相依性高于行业间,保险业内部的相依性整体高于银行业,大型商业银行内部的相依性普遍高于股份制商业银行。第三,工商银行和建设银行的相关性在大型商业银行中最高,它们与交通银行间的关联性最弱;兴业银行和浦发银行的相依性在股份制商业银行中最强,他们与中信银行的相依性最弱;平安险和太保险在保险业中相关性最高,它们与人寿险的相关性相对弱一些。总体来说,保险和银行业之间的相依程度较高,且行业内部连接紧密,金融极端事件发生时,银行业和保险业均易受到对方风险的冲击和影响。进一步,在混合copula模型基础上引入隐马尔科夫模型(HMM),构建高维HMM混合copula模型,将已转换的均匀变量带入3种单一copula模型、混合copula模型以及HMM混合copula模型中,得到金融四大子行业间的相依情况和动态转换路径,并运用构建模型来分析四大子行业间的尾部风险。结果表明:其一,构建的HMM混合copula模型比3种单一copula模型、混合copula模型更优,它能较好的表现出金融行业间的相依状态和动态转换路径;其二,高相依状态时,我国金融子行业间的相依性较强,风险传染的概率较大,从相依性和风险传染的角度看,可能会引发宏观或系统性风险;其三,高相依状态下金融子行业间的尾部风险比低相依状态下的大,在两种状态下,银行业和保险业之间的尾部相依性均最强,极端事件发生时更易受到对方风险冲击的影响,而信托业和其他三个行业间的尾部风险相对较弱。最后,运用非参数核密度估计法拟合边缘分布,将分层阿基米德copula模型嵌套于隐马尔科夫框架中,构建高维HMM分层copula模型,并分析全球五大经济强国股市在危机期间和危机后的分层结构和动态风险相依情况。结果显示,第一,五国股市均存在尾部风险相依,两阶段的分层结构相同,但强度不相同。第二,五国股市形成了4层完全嵌套的阿基米德copula结构,其中英国股市和德国股市位于第一层,美国股市位于第二层,日本股市位于第三层,我国股市位于第四层;由于相依强度随着层次的增高而减小,则英国股市和德国股市之间的风险相依性最强,其次是美国股市,再者是日本股市,我国股市和它们的关联性最小。第三,在危机期间和危机后期的两阶段中,各股市间的相依性均较强,虽危机后期股市间的风险相依强度较危机期有所下降,但仍然保持较高的水平。

关键词：金融行业风险相依动态copula模型隐马尔科夫模型 EM算法

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我国商业银行系统风险的实证研究

我国商业银行系统风险的实证研究

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作者：柯玉琴厦门大学

学位级别：硕士

金融系统风险是指部分金融机构的失灵会导致其他机构的失灵,从而导致金融系统崩溃,并对实体经济造成非常严重的负面影响。而银行作为金融系统的核心部门,在危机中破产倒闭所产生的风险溢出效应更值得关注。本文利用我国16家上市银行2010... 详细信息

金融系统风险是指部分金融机构的失灵会导致其他机构的失灵,从而导致金融系统崩溃,并对实体经济造成非常严重的负面影响。而银行作为金融系统的核心部门,在危机中破产倒闭所产生的风险溢出效应更值得关注。本文利用我国16家上市银行2010年9月1日到2016年12月31日的收益率数据,采用动态copula方法及三种系统风险测度指标(增量条件风险价值、边际期望损失和期望资本损失),对我国商业银行的系统风险进行实证研究。本文对以往基于静态copula模型和DCC-GARCH的方法做出改进,首先利用IGARCH(1,1)～t模型拟合金融市场和银行收益率序列的条件波动性,采用动态copula模型对金融市场和银行之间的时变相依结构进行建模,然后利用三种主流的系统风险指标对我国上市银行的系统风险进行测度,并识别出系统重要性银行,最后从金融系统风险的定义出发,采用格兰杰因果检验方法,首次对三种系统风险测度指标的有效性进行检验。通过实证研究,得出以下结论:(1)根据BIC准则和条件风险价值指标的后验测试结果,动态t-copula模型优于静态copula模型和DCC-GARCH模型,不仅可以考察银行与金融市场之间相关程度的时变性,还可以反映二者的非线性尾部关系,从而能够更精确地量化系统风险。(2)三种系统风险指标对系统重要性银行的识别结果不一致,增量条件风险价值侧重考察银行与金融市场之间的尾部相关程度,边际期望损失指标侧重考察银行的不可分散的市场风险,识别出的系统重要性银行是“太关联而不能倒”;而期望资本损失指标则侧重银行的资产规模,识别出的系统重要性银行是“太大而不能倒”。(3)格兰杰因果检验结果显示,只有期望资本损失指标才能正确度量我国商业银行的系统风险,说明银行资产规模是影响我国商业银行系统风险的最主要因素。

关键词：银行系统风险动态copula模型格兰杰因果检验

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基于MRSD-copula-GJR-VaR模型的人民币汇率期货套期保值研究

基于MRSD-Copula-GJR-VaR模型的人民币汇率期货套期保值研究

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作者：李桂芳上海师范大学

学位级别：硕士

“汇改”以来,人民币汇率波动的不确定性增加,外汇风险加剧,考虑利用外汇期货合约进行套期保值是管理外汇风险的一个有效办法。确定最优套期保值策略一直是外汇期货套期保值研究领域最为重要的课题之一,其效果主要依赖于套期保值比率估... 详细信息

“汇改”以来,人民币汇率波动的不确定性增加,外汇风险加剧,考虑利用外汇期货合约进行套期保值是管理外汇风险的一个有效办法。确定最优套期保值策略一直是外汇期货套期保值研究领域最为重要的课题之一,其效果主要依赖于套期保值比率估计的精确程度。本文在研究不同市场人民币汇率期货套期保值策略时,一方面将资产组合收益与套期保值者的风险偏好结合起来,以人民币汇率现货和期货套期保值资产组合风险价值(Value-at-Risk,VaR)最小化为目标,推导出相应的最优套期保值比率的表达式;另一方面将马尔科夫(Markov)机制转换动态copula函数引入套期保值的研究中,用来刻画现货和期货非线性的相关关系,构建了马尔科夫机制转换动态copula-GJR-VaR(MRSD-copula-GJR-VaR)套期保值模型,用以估计人民币汇率期货与现货之间的基于VaR最小化框架下的最优套期保值比率。本文以芝加哥商品交易所人民币兑美元连续(CME)、香港交易所美元兑人民币期货连续(HKEX)、人民币即期汇率(USDCNY)、美元兑人民币离岸(USDCNH)为研究对象,首先,根据人民币汇率期货与现货收益率序列中所存在的波动非对称效应以及有偏、尖峰厚尾特征,构建GJR-skew-t模型拟合现货和期货收益率的波动,并确定具体的边际分布;然后,利用各个市场累积分布函数值序列对MRSD copula模型进行参数估计;进而根据不断变化的市场风险,估计VaR最小化框架下人民币汇率期货动态套期保值比率;同时利用套期保值组合的以收益率表示的风险价值改善比率对套期保值效果进行衡量,最后将MRSD-copula-GJR-VaR模型与TVP copula模型、DCC copula模型、Static copula模型、DCC GARCH模型、CCC GARCH模型的套期保值效果进行对比分析。研究结果表明:无论是在岸市场还是离岸市场,各收益率序列均存在明显的有偏以及尖峰厚尾特征;人民币汇率现货和期货之间的相关性是时刻变化的,且具有明显的高持续性和状态转换特征,马尔科夫机制转换copula函数可以很好地刻画这些特征;从套期保值的有效性看,用MRSDcopula-GJR模型进行人民币汇率期货套期保值操作,既能最大程度地规避现货市场的风险,又能获得最高的套期保值收益,即达到最优的套期保值效果,而TVP copula模型、DCC copula模型、Static copula模型、DCC GARCH模型、CCC GARCH模型的套期保值效果依次降低,这也体现了在copula函数基础上引入马尔可夫过程的优越性,同时说明该模型更充分地刻画了人民币期货的套期保值规律,因此,对于投资者而言,基于MRSDcopula-GJR模型的动态套期保值策略是规避外汇风险的有效选择;同时,在VaR最小化目标框架下,投资者可以根据自身的风险承受能力,选择不同的套期保值策略,风险承受能力强的投资者选择较低置信水平下的套期保值比率,风险厌恶型的投资者选择高置信水平下的套期保值比率进行套期保值。

关键词：人民币汇率期货套期保值比率马尔科夫机制转换动态copula模型 VaR

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