基于网络的高维数据动态相依性测度及其信息含量研究

来源 :年(第七届)全国大学生统计建模大赛获奖论文集(一 | 被引量 : 0次 | 上传用户:litao2006
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资产价格之间的动态相依性通常蕴含着股市波动的信息,在金融产品定价、投资组合、市场风险管控等方面得到了广泛应用,因此对其进行测度一直是学界研究的热点问题。由于资产价格之间的相依性具有复杂性、高维性以及时变性等特点,目前学界尚没有完美的测度方案,因此本文聚焦于金融资产相依性的测度问题,结合滑窗技术与藤Copula模型构建了一个测度金融资产动态相依性的新方法,并对其进行了稳健性检验和信息含量研究,为该研究领域提供了新思路。在方法构建上,本文利用核密度估计沪深300成分股的边缘分布,通过高维R藤Copula模型构建其动态相依结构。为了解决高维下的计算复杂度问题,在传统的Di?mann算法上引入Graphical-lasso算法改进藤Copula的模型选择与估计过程。在信息含量研究上,本文将藤结构视作加权复杂网络,取藤结构中更为显著的前两棵树并采用加权中心性等相关指标描述其网络特征。随后引入传统预测因子建立稀疏Group-lasso回归模型,分别对市场收益率和波动率进行预测,同时将该预测模型与以总体简单平均相关系数作为相依性测度指标的预测模型进行对比,进而验证本文构建的动态相依结构所蕴含的市场信息是否有所提高。基于上述过程得出以下结论:第一,本文基于藤Copula模型对金融资产相依性进行测度,改进了藤Copula模型结构的选择,提高了估计效率与模型优度。第二,股市在不同时期,股票间整体与局部显示出不同特点的相依关系。第三,在各网络特征指标中,尾部相关系数对于市场震荡反映更加敏感。第四,利用本文方法构建的网络特征指标对市场收益率与波动率解释力的提升比总体简单平均相关系数更加显著,即该模型挖掘了更多的市场信息。
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