位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于SV-Copula模型的相关性分析
  • ISSN号:1002-4565
  • 期刊名称:统计研究
  • 时间:0
  • 页码:131-134
  • 语言:中文
  • 分类:F222.3[经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]西安交通大学经济与金融学院在读博士生, [2]西安交通大学经济与金融学院博士生导师
  • 相关基金:本文获国家自然科学基金“大规模最大割问题的连续化近似算法及推广”(10671152)资助.
  • 相关项目:大规模最大割问题的连续化近似算法及推广
中文摘要:

本文结合SV模型和Copula技术,建立两变量金融时间序列的Copula-SV模型,并以上海综合指数和深圳成分指数为例利用建立的模型进行分析,根据采用不同的Archimedean Copula函数,通过使用K-S检验说明用Clayton Copula研究上证综指和深圳成指的下尾相关性,用Gumbel Copula研究上证综指和深圳成指的上尾相关性是合适的,从而风险管理者就可以根据尾部相关性,定量的研究两个市场的相关性及预测市场的变化。

英文摘要:

This paper sets up a bivariate financial time series model combined with SV model using Copula technology and makes empirical analysis on the Shanghai Composite Index and the Shenzhen Component Index. Through using the K-S test, the results show that using Gumbel Copula to study the upper tail dependence of two indexes is appropriate and using Clayton Copula to study the lower tail dependence of them also works. Based on the results, the risk managers can do some empirical research and forecast the market changes.

同期刊论文项目
期刊论文 39 会议论文 2 著作 2
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《统计研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家统计局
  • 主办单位:中国统计学会
  • 主编:万东华
  • 地址:北京西城区月坛南街75号
  • 邮编:100826
  • 邮箱:tjyj@gj.stats.cn
  • 电话:010-68783985
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-4565
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1302/C
  • 邮发代号:82-14
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国社科基金资助期刊,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:32248