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基于时变Copula的股票市场相关性分析
张杰;刘伟
【期刊名称】《商业经济》
【年(卷),期】2010(000)007
【摘要】通过用t-GARCH模型拟合边际分布,和时变Copula方法一起构造联合分布函数,对常相关NormalCopula模型的缺点,以及将时变NormalCopula模型用于上证指数和恒生指数收益率的相关性进行实证研究,结果表明时变NormalCopula模型能精确描述相关性的动态变化过程,上证指数和恒生指数收益率在整体上具有正相关关系,这种相关关系具有明显的时变性,且伴随着国际金融市场一体化的进程,市场间的关联程度也越来越强.
【总页数】3页(P66-67,103)
【作者】张杰;刘伟
【作者单位】北京工业大学经济与管理学院,北京,100124;北京工业大学经济与管理学院,北京,100124
【正文语种】中文
【中图分类】F832.5
【相关文献】
1.欧洲债务危机对中国股票市场的传染效应——基于时变Copula相关性模型的实证检验 [J], 倪敏;裴平;蒋彧
2.中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机Copula模型的实证分析 [J],
吴鑫育;任森春;马超群;汪寿阳
3.基于时变Copula的我国股票市场联动性研究 [J], 李梦玄;周义
4.股票市场风险与流动性风险相关性分析——基于Copula函数分析 [J], 丁新觉
5.基于时变Copula相关性分析及风险度量 [J], 薛凯丽;卢俊香
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PRICE :THEORY &PRACTICE２０１０年４月１６日，沪深３００股指期货正式推出，开创了我国股指期货市场的新纪元。
股指期货推出前，股指期货和股票市场之间的相互关系研究主要集中在理论方面。
涂志勇和郭明（２００８）预测股指期货在推出前短期内将抬高大盘，推出后则压低大盘。
股指期货推出后，学者对股指期货与现货之间的关系进行了一些实证研究。
华仁海和刘庆富（２０１０）对股指期货与现货市场间的价格发现能力进行了研究，结果表明股指期货价格和现货价格之间存在协整关系和双向价格引导关系。
和以往研究的对象不同，本文首先将对股指期货收益率和上证综指收益率之间的相关性进行研究，其次是对研究股指期货交易量变化率与股票市场交易量变化率之间的相关性进行研究。
研究股指期货与现货收益率之间的相关性有助于了解两市场间联动情况，监控市场的有效性，为管理者在制定金融市场相应法律法规时提供参考。
和以往研究的方法不同，本文将运用Ｃｏｐｕｌａ模型进行相关性的研究。
Ｃｏｐｕｌａ模型在研究金融时间序列之间的相关性方面具有很多优点：（１）Ｃｏｐｕｌａ模型导出的随机变量之间的相关性与传统的线性相关系数相比，具有严格单调增变换不变的特性；（２）Ｃｏｐｕｌａ模型不依赖于随机变量的边缘分布函数，与传统的多元变量联合分布相比，不受联合分布的限制；（３）Ｃｏｐｕｌａ模型可以进行变量之间的尾部相关性研究，分析两个变量同时发生极端情况的概率。
一、理论模型与实证研究（一）理论模型假设二元随机变量(X,Y)的联合分布函数是F(x,y)，边缘分布函数分别是F X (x)和F Y (y)。
根据Ｓｋｌａｒ定理，存在二元函数C(u,v)，使得（１）其中，C 被称为Ｃｏｐｕｌａ分布函数。
假设（X t ,Y t ）(t=1,…n)为二元随机变量的样本序列，似然函数为：（２）其中，α和β分别表示X 和Y 边缘分布函数或密度函数的参数，λ表示Ｃｏｐｕｌａ分布函数或密度函数的参数，θ(α,β,λ)′表示所有待估参数向量。
基于 copula 函数的股票影响因子相关性分析摘要本文通过对上证 300 股票近 10 年的数据抓取，获得了 10 年内各季度的资产负债表和利润表以及该股开盘日的价格等信息，并计算得到每支股票各季度的盈利收益率（EPS），净资产收益率（ROE）,账面市值比, 总资产收益率(ROA) , 主营毛利率 , 净利率 , 资产负债 , FAP , CMV ,年化收益率等 9 个因子,考虑根据上述因子对股票收益率的影响程度，获得有效且不存在冗余的多因子模型。
首先，本文通过对各季度每只股票所得因子值计算排序，将股票分组，并根据年化组合收益率得到收益率与因子值的数据，再选择其中较为稳定的股票作为基准市场收益率，从而得到各组合收益与因子值之间的正负相关性，进而选取高低收益组合与基准市场收益率做比较，最终判断得到其中有效的因子。
其次，在所选有效因子中，考虑个因子间的相关性影响，选取每一对因子，分别进行 pearson 相关性以及 copula 相关性计算，对比两种相关性的计算值得出结论，并通过对因子值的 copula 密度函数估计，选取不同 copula 函数，即分别运用高斯 copula 以及t-copula函数对上述数据进行分析，得出更合理的相关性分析结果。
关键词：多因子选股pearson相关性分析copula函数秩相关系数一、内容介绍本文研究内容是建立在多因子模型选股分析后期对所选择有效因子进行相关性分析并对冗余因子剔除的问题，由于股票市场数据波动性较大且所选年限跨度较长，因此各因子之间的相关性仅仅通过简单的线性判别方式不具有说服力，因此我们考虑使用 copula 函数方法对每对因子之间进行相关性分析，这里主要介绍净利率和 EPS 这一组。
下面我们对所用到理论知识进行梳理。
1.1 多因子模型多因子模型是关于资产定价的模型。
与资本资产定价模型和单指数模型不同，多因子模型认为证券价格并不仅仅取决于证券的风险，还取决于其他一些因素，如，投资者未来预期收入、未来消费品的相对价格及未来的投资机会等。
基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析侯叶子;卢俊香【摘要】为了进一步研究金融市场的相关性和相关模式,文中将GARCH模型和Copula模型相结合,建立了二元金融时间序列的Copula-GARCH模型,并对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析.结果表明:上海证券交易所和深圳证券交易所的收益率具有很强的相关性.随着股票价格的上涨或下跌,上海股市与深圳股市之间的协同效应将大幅增加,相关程度明显增大.实证结果对比发现,相对于二元正态Copula,二元t-Copula对实际问题的描述能力更为准确.%In order to further study the correlation and related models of financial markets, the paper presents a Copula-GARCH model for binary financial time series by combining the GARCH model and the Copula model, with which the Shanghai composite index and the Shenzhen component index are empirically analyzed.The results are as follows.There is a strong correlation between the returns of the Shanghai stock exchange and the Shenzhen stock exchange;as the stock prices rise or fall, the synergy between the Shanghai stock market and the Shenzhen stock market will increase significantly;the degree of their correlation will increase sharply.The comparison of the empirical results shows that the binary tCopula is more accurate in describing actual problems than the binary normal Copula.【期刊名称】《西安工业大学学报》【年(卷),期】2019(039)001【总页数】5页(P7-11)【关键词】Copula函数;Copula-GARCH模型;相关性;收益率;模型选择【作者】侯叶子;卢俊香【作者单位】西安工程大学理学院, 西安 710048;西安工程大学理学院, 西安710048【正文语种】中文【中图分类】F830近年来,随着衍生产品的日益丰富,金融市场中的相关性分析日渐成为研究热点,Granger因果分析是常用的相关性分析方法[1] ，但它存在局限性,如变量间是线性相关的,且方差有限时才能进行线性相关分析,但金融市场中的数据特征多呈现尖峰、厚尾的特点而且方差也不总是存在,所以这种方法不太适用于金融市场。
一族多维Copula的理论介绍与实证分析的开题报告题目：一族多维Copula的理论介绍与实证分析研究背景：Copula理论是金融风险管理领域中经常使用的方法之一。
它是用来描述两个或多个变量之间的依赖关系的概率分布函数。
在实际应用中，经常需要使用多维的Copula分布来描述资产之间的相互依赖关系。
研究内容：1. Copula理论的基本原理和概念介绍。
包括Copula的定义、性质、多元分布函数、多维Copula的构造等基本概念。
2. 多维Copula的实证分析。
对多维Copula在金融领域的实际应用进行研究，例如在风险测度、投资组合优化、市场风险分析、债券定价等方面的应用。
3. 一族多维Copula的理论研究。
研究一族多维Copula的构造方法和性质，例如经典的Gumbel Copula、Clayton Copula、Frank Copula以及更多的扩展形式。
4. 实证分析和模拟研究。
通过实证分析和模拟研究，将新构造的多维Copula应用于金融风险管理领域中的实际问题，并与传统的多维Copula方法进行比较和验证。
研究方法：1. 文献综述：对Copula理论的相关文献进行综述和分析，总结Copula相关理论及其在金融领域的应用现状。
2. 实证分析：通过实际数据样本，应用多维Copula进行实证分析。
同时，应用Monte Carlo模拟方法对模拟数据进行分析。
3. 确定一族多维Copula模型：从传统Copula模型中发掘其不足之处, 提出一族多维Copula，探究其性质和构造方法。
研究意义：本研究将有助于深入了解Copula理论及在金融风险管理领域的应用。
对于构造新的多维Copula模型，对于改进目前金融风险管理中的实际问题将具有实际的帮助和应用意义。
同时也将拓展学术界对Copula理论相关的研究领域，扩大其应用范围。
预期结果：本研究将设计出一种更为实用的多维Copula模型，并将其应用于实际金融风险管理中，提高金融风险管理的可行性和更有效的风险控制。
基于Vine Copula的行业内股票相依结构研究摘要：本文利用Vine Copula方法研究了中国A股市场不同行业内股票的相依关系，探讨了不同行业的股票相关性结构，分析了影响相关性的关键因素。
研究结果表明，不同行业内股票的相关性存在明显差异，且股票对之间的相依程度与行业属性有关。
此外，市场情绪和行业因素是影响相关性的重要因素。
关键词：Vine Copula，行业内股票，相依关系，相关性结构，影响因素1. 引言在股票市场中，股票之间往往存在一定的相依关系。
了解行业内股票相依结构能够帮助投资者更好地进行风险管理和组合投资。
传统的统计方法比如相关系数、协方差等只能反映线性关系，无法准确地刻画非线性关系。
而Vine Copula方法可以捕捉复杂的非线性关系，被广泛应用于金融领域。
本文旨在通过Vine Copula方法研究中国A股市场不同行业内股票的相依关系，探讨行业市场情绪和行业因素对相依程度的影响，为投资者提供风险管理和投资建议。
2. 文献综述Vine Copula方法是一种将Copula函数应用于多维数据的方法，能够准确地刻画复杂的非线性关系。
在金融风险管理方面，该方法已被广泛应用。
李华等人(2016)利用Vine Copula方法研究了中国大陆与香港两地股票市场的关联性，其中使用了不同的Copula函数来描述不同市场之间的复杂关系。
林俊杰等人(2018)则研究了不同行业内股票的相关性，并探讨了影响相关性的关键因素。
他们发现，行业特征以及宏观经济因素都会影响股票之间的相关性。
3. 数据及方法本文选取了2015年至2020年中国A股市场中50个不同行业的股票作为研究样本。
使用Vine Copula方法，首先对每个行业内的股票之间的相依关系进行估计，然后再通过拟合不同Copula函数，研究不同行业内的相依关系结构。
4. 结果及分析4.1 行业内相依关系的比较通过Vine Copula方法，我们估计了每个行业内的股票相依关系，并计算了不同行业之间的相关性。
基于Copula函数的股市相关性研究[摘要] 金融市场的相关性研究比较复杂，其中股票收益率尾部相关性是研究金融市场关联性的重要内容。
而传统的相关性系数研究有很多局限性，已经不足以满足如今复杂的数据分析。
将Copula函数引入金融市场,可以更加准确地反映变量间的相关结构,尤其是尾部相关特征。
应用Copula函数对中国股票收益在尾部的相关关系的实证研究，并得到尾部相关性增强以及相关不对称等结果。
[关键词] 股票市场尾部相关性copula函数[Abstract] Correlation of the financial market is complex, in which the tail stock return correlation is the study of financial markets, an important part of relationships. The correlation coefficient of the traditional study has many limitations, has been insufficient to meet today’s complex data analysis. Copula function will be to introduce financial markets, to more accurately reflect the correlation structure between variables, in particular the relevant characteristics of the tail. Copula Function Application in the Chinese stock returns between the end of the relevant empirical research, and with tail-related enhancements, and related the results of asymmetric.[Key words] stock market tail correlation copula function1、引言金融危机和波动频繁出现，金融市场间的相关性比较复杂，各种形式相关性的组合构成独特的相关结构，相关结构是对各种相关性最全面的描述。
