典型事实下基于混合Copula函数的能源期货市场极端风险传染研究

典型事实下基于混合Copula函数的能源期货市场极端风险传染研究

论文摘要

金融风险管理历来便是学术界和实务界关注的重点,随着经济全球化的不断推进,在推动了不同国家与地区市场相互发展的同时,也让金融风险的传染日益加剧,即当一个金融市场发生风险危机事件时,其他金融市场很可能会受到其传染而发生风险危机事件,给社会经济发展带来危害,因此,研究金融风险的传染至关重要。尽管现有研究较少关注能源期货市场的金融风险传染问题,但是能源期货作为金融市场的重要组成部分,在全球一体化的背景下同样容易受到风险传染,从而对能源期货市场的风险传染展开研究同样至关重要。此外,相对于一般风险而言,极端风险传染一旦发生,将给经济带来毁灭性打击,所以在研究风险传染的时候,要更加关注极端风险传染。进一步,要对极端风险进行管理,首先需要对风险传染进行测度,然而在对风险传染进行测度时,要考虑典型事实对其的影响,只有将典型事实特征考虑之后风险传染的测量结果才会准确,基于此,本论文以典型事实约束下的能源期货市场极端风险传染为研究主题便具有理论价值和实践意义。要在典型事实特征约束下研究能源期货市场的极端风险传染,首先需要在典型事实特征约束下计算金融市场收益率的残差,其次根据所计算的残差,拟合其边缘分布,最后以边缘分布为依据来测度金融市场之间的相依关系。即首先需要对金融市场的典型事实特征进行挖掘和计量,为金融收益率残差建立模型,其次根据典型事实特征的结果来确定一个能够准确描述能源期货市场之间相依结构的模型,最后根据这些模型来对实际数据进行一个实证研究。针对以上问题,本论文在逐一对上述问题的研究基础之上,得到的主要结论如下:首先,本文用基本的统计检验方法来测量能源期货市场的典型事实特征,发现能源期货市场存在着诸如尖峰厚尾、有偏、自相关和异方差等多种典型事实特征,然后用AR(1)-GARCH(1,1)-t对能源期货收益率残差进行建模,得到了标准的收益率序列。在对标准收益率序列进行概率积分变换后,使用K-S检验其是否服从[0,1]均匀分布,检验结果表明标准收益率序列服从[0,1]均匀分布,因此采用AR(1)-GARCH(1,1)-t模型对于能源期货收益率建模是合适的,能够很好地描述能源期货收益率序列中重要的典型事实特征。其次,通过对典型事实特征的检验和刻画,本文发现这些典型事实特征使得能源期货市场之间呈现出非线性特征以及复杂的尾部相依关系,而混合Copula恰好能刻画金融市场之间的这些特征,因此本文将采用混合Copula来研究能源期货市场之间的极端风险传染。本文运用混合Copula函数分别测度出次贷危机发生前后国际能源期货市场与国内能源期货市场相应的尾部相依系数,经过比较次贷危机前后的尾部相依系数,得到了次贷危机发生后国际能源期货市场和国内能源期货市场的极端风险传染特征。实证结果表明,在次贷危机爆发后,国际能源期货市场与国内能源期货市场之间的下尾部相依系数显著增加,说明次贷危机的发生增加了能源期货市场之间的极端下跌联系,即国际能源期货市场和国内能源期货市场之间发生了极端风险传染。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  •   1.1 研究背景与研究意义
  •     1.1.1 研究背景
  •     1.1.2 研究意义
  •   1.2 相关文献综述
  •     1.2.1 金融风险传染相关研究
  •     1.2.2 典型事实特征对风险传染测度影响的研究
  •     1.2.3 相关文献述评
  •   1.3 研究内容与创新性
  •     1.3.1 研究内容
  •     1.3.2 创新性
  •   1.4 结构安排与技术路线
  •     1.4.1 结构安排
  •     1.4.2 技术路线
  • 第2章 典型事实特征的检验与其约束下的残差计算
  •   2.1 典型事实特征简介
  •   2.2 典型事实特征检验方法
  •   2.3 典型事实特征下的残差建模
  •   2.4 本章小结
  • 第3章 混合Copula函数极端风险传染测度模型构建
  •   3.1 Copula函数的定义与性质
  •   3.2 常见Copula函数
  •   3.3 混合Copula函数
  •   3.4 混合Copula函数的相关性测度方法
  •     3.4.1 整体相关性测度方法
  •     3.4.2 尾部相关性测度方法
  •   3.5 混合Copula函数的参数估计方法
  •     3.5.1 极大似然估计法
  •     3.5.2 两阶段估计法
  •     3.5.3 CML估计法
  •   3.6 本章小结
  • 第4章 极端风险传染的实证研究
  •   4.1 研究样本数据的选取
  •   4.2 典型事实特征的检验
  •   4.3 边缘分布模型构建
  •   4.4 混合Copula函数的参数估计
  •   4.5 极端风险传染测度
  •   4.6 本章小结
  • 结论
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读学位期间取得学术成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 杨佳玫

    导师: 淳伟德

    关键词: 能源期货市场,典型事实特征,混合,极端风险传染

    来源: 成都理工大学

    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,贸易经济,市场研究与信息

    单位: 成都理工大学

    分类号: F224;F724.5;F764

    DOI: 10.26986/d.cnki.gcdlc.2019.000257

    总页数: 51

    文件大小: 3827K

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