基于TailCoR模型的尾部相关性度量和实证分析

论文摘要

金融市场在飞速发展,人们越来越离不开金融市场,投资者希望通过金融市场获得回报,企业想要从金融市场融资来扩大生产,政府通过金融市场来促进经济平稳发展。然而金融危机却不断发生,随着各地区、各行业联系越来越紧密,金融危机影响将会越来越大。2008年金融危机,2010年到2012年的欧债危机,对金融市场产生了巨大的破坏力。人们越来越关注尾部相关性的度量。尾部相关性可能是由线性相关性引起的,可以用皮尔逊相关系数表示,也可能是由非线性相关性引起的。在模型构建阶段,本文借鉴了Riccietal.（2015）提出的TailCoR模型,一种新颖的度量尾部相关的模型。原模型有小样本稳健、不依赖特定的分布、可以研究非对称尾部相关性等优点。但是原模型得到的TailCoR是一个数,在应用方面有很多局限。本文将TailCoR模型进行改进,在计算TailCoR的过程中,用分位数回归的形式代替了分位数离差的计算,得到了动态的TailCoR模型。在椭圆分布的假定下,TailCoR可以分解成线性和非线性两部分,本文通过用DCC-GARCH模型计算出动态的线性相关系数,最后通过动态TailCoR和动态线性相关系数,得到动态的非线性相关系数。在实证研究阶段,选取了工商银行、中国银行、建设银行和招商银行在2008年1月至2018年6月的日收益率数据,通过全样本TailCoR模型、分段TailCoR模型和动态TailCoR模型,分析了四家银行尾部相关性的性质和变化规律。有以下几点结论:第一,TailCoR在牛市启动和市场开始崩溃时,会快速上升,其余时间保持稳定;第二,尾部相关性主要由非线性部分贡献;第三,三家大型国有商业银行,即工商银行、中国银行和建设银行,它们之间的尾部相关性一致性很高,且在极端行情下,尾部相关系数上升幅度大,而招商银行和三家大型国有商业银行之间的TailCoR相对平稳。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景和意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 研究思路与方法
•     1.3.1 研究思路
•     1.3.2 研究方法
•   1.4 创新点与研究结构
•     1.4.1 论文创新点
•     1.4.2 研究结构
• 第2章 模型设定
•   2.1 TailCoR模型
•   2.2 TailCoR模型的改进思路
•   2.3 分位点回归
•     2.3.1 分位点定义
•     2.3.2 线性分位点回归模型
•     2.3.3 线性分位点回归模型的假设检验
•     2.3.4 非参数分位点回归模型
•   2.4 DCC-GARCH模型
•     2.4.1 ARCH与GARCH模型
•     2.4.2 多元GARCH模型
•     2.4.3 DCC-GARCH模型
•   2.5 动态TailCoR模型
• 第3章 实证研究
•   3.1 数据
•   3.2 描述性统计
•   3.3 计算静态的TailCoR
•     3.3.1 皮尔逊相关系数
•     3.3.2 静态TailCoR估计步骤
•     3.3.3 银行收益率间的尾部相关性
•   3.4 计算动态的TailCoR
•     3.4.1 银行间TailCoR与波动率关系
•     3.4.2 计算银行间动态TailCoR
•   3.5 计算动态的线性和非线性相关系数
•     3.5.1 计算银行间动态线性相关系数
•     3.5.2 计算银行间动态非线性相关系数
•   3.6 银行间尾部相关性实证研究小结
• 第4章 总结
•   4.1 结论
•   4.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 王天雄

导师: 叶五一

关键词: 尾部相关性,银行,非线性相关

来源: 中国科学技术大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融

单位: 中国科学技术大学

分类号: F224;F832.33

DOI: 10.27517/d.cnki.gzkju.2019.000368

总页数: 54

文件大小: 3010K

下载量: 26