【摘 要】
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近年来,Pair Copula函数被广泛应用于金融领域,用来分析高维资产组合间的非线性关系.本文构建了混合Pair Copula-核估计模型,用其拟合了基金组合收益率序列的联合概率密度函
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近年来,Pair Copula函数被广泛应用于金融领域,用来分析高维资产组合间的非线性关系.本文构建了混合Pair Copula-核估计模型,用其拟合了基金组合收益率序列的联合概率密度函数.模型采用核密度估计方法估计边际分布,较GARCH模型而言不需要假设残差序列的分布,能够反应更多时间序列的波动特征.实证中,我们以国泰小盘的重仓持股前五名的股票的收益率序列为研究对象,分别用核密度估计和GARCH模型来估计其边际分布,并对结果做了比较,验证了核密度估计模型优于GARCH模型.另外,在Copula函数的基础上,借“藤”结构分解得到了Pair Copula函数,给出了五维Pair Copula函数的分解过程以及严格证明.模型在选择Pair Copula函数的中心元素时,选择与其它序列相关性均较强的股票收益率序列作为中心元素.模型构造了混合Pair Copula函数,在每一层分解选择二元Copula函数时,选择不同的Copula函数,从数据本身出发,用最合适的二元Copula函数来拟合.在边际分布序列的基础上,用混合Pair Copula函数和非混合Pair Cop-ula函数分别估计基金资产组合的联合概率密度分布函数,将其结果进行比较,得出混合Pair Copula函数优于非混合Pair Copula函数估计.
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