【摘 要】
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随着世界一体化的发展,我国对外贸易经济日益开放,国际金融危机频发,对我国国民经济造成冲击,所以度量金融市场风险尤为重要.Copula理论可以度量随机变量之间非线性的相关关
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随着世界一体化的发展,我国对外贸易经济日益开放,国际金融危机频发,对我国国民经济造成冲击,所以度量金融市场风险尤为重要.Copula理论可以度量随机变量之间非线性的相关关系,并能够分层考虑各样本的边缘分布函数和联合分布函数,成为研究金融时间序列的有效工具.本文综合Copula理论的特性和金融时间序列尖峰、厚尾的分布特征,选择了最适合的二元正态Copula-GARCH(p,q)-t模型,利用Copula函数的非线性时变相关系数,研究时间序列的相关性变化.在传统变结构点检验和Z检验的基础上,提出了截断区间变结构点t检验的方法,并且通过计算k阶中心矩衡量偏离度,进一步定位变结构点,利用Granger因果关系检验出行业之间的波动溢出方向和影响大小,对金融时间序列的研究,具有一定实用意义.本文选用自2010年7月30日至2019年3月22日期间的4组深证行业指数的每日收盘价,分别为采矿指数(399232)、水电指数(399234)、建筑指数(399235)和文化指数(399248)作为研究样本数据,进行实证分析.经过综合考虑,我们选取二元正态Copula-GARCH(p,q)-t模型,对样本数据进行拟合,得到行业指数收益率序列的时变相关系数和常相关系数,用t检验和Chow检验的方法,加以中心矩的度量,诊断变结构点的存在,并由Granger方法验证变动方向.实证结果表明:第一,时变相关系数比常相关系数能更加敏感精确的度量随机变量之间相关性变化,第二,基于截断样本t检验的变结构点诊断方法,相比传统Z检验方法,适用范围更广,速率更快,随着样本划分越细致,诊断结果越精确,对今后的金融市场风险度量的研究具有一定参考价值.
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