导读:本文包含了相依性论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:极值,模型,期货,风险,动态,组合,乘法。
相依性论文文献综述
吴姝,张婷[1]（2019）在《公司债市场和股票市场相依性和组合风险研究》一文中研究指出公司债市场和股票市场受到高度的投资关注,研究公司债市场和股票市场的相依性和组合风险问题对微观投资的决策和金融市场稳定均具有重要的意义。本文基于中证公司债指数和上证综合指数的日收益率数据,首先使用GPD模型拟合了公司债市场和股票市场的边际分布,主要是基于A2统计量的方法来确定边际分布的阈值;然后,通过Copula模型讨论了股票市场和公司债的风险相依性;最后,根据Copula-Va R模型度量公司债市场和股票市场在不同权重下的组合风险。结果表明:公司债市场和股票市场存在显着的上尾非对称相关关系,公司债市场和股票市场在权重为(0.4,0.6)条件下的组合风险最小。因此,本文认为,相关的金融监管机构应加强宏观审慎监管,协调财政货币政策,健全风险防范和危机救助机制。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2019年08期）
刘雪萍,吴祥佑[2]（2019）在《余额宝收益率与Shibor的动态相依性——基于VAR-DCC-GARCH模型的实证研究》一文中研究指出金融资产收益率之间的相关性对资产定价与投资优化有着极其重要的影响。作为互联网货币基金的代表,余额宝主要投资于银行间同业拆借市场,其收益率与上海银行间同业拆放利率(Shibor)高度相关。基于VAR-DCC-GARCH模型的分析发现,余额宝在均值回复和对新息扰动的缓冲上均较Shibor更稳健、快速,体现了天弘基金的机会把握能力与风控能力,而Shibor则更具有随机性。余额宝与Shibor的动态相关系数具有短记忆性,远期相关性的影响会快速消失;两者动态相关系数的波动性则具有长记忆性,远期扰动的影响持久有力,表明两者间的相关性容易受到外部环境的持久影响。(本文来源于《福建金融》期刊2019年08期）
吴永,何霞,郑文虎[3]（2019）在《我国金融行业间风险相依性研究——基于隐马尔科夫混合Copula模型》一文中研究指出基于GAS边缘分布模型,将混合Copula嵌套于隐马尔科夫模型框架中,构建高维动态混合Copula模型,实证研究了我国金融行业中的银行、保险、证券和信托4个子行业间的动态相依性与最优动态路径,并对金融四大子行业间的尾部情况进行了分析。研究结果显示:基于隐马尔科夫混合Copula模型优于3个单一Copula模型和混合Copula模型,它能较好地描述金融行业间的动态相依性和动态转换路径;还能通过高相依状态来有效地捕捉加剧金融行业风险传染的重大事件;两状态的尾部相关系数显示,金融行业高状态时更易发生尾部风险,发生风险时,银行业和保险业对彼此冲击最敏感,且更易受到对方冲击的影响。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年08期）
秦学志,郭明,黄劲松[4]（2019）在《伦沪市场期铜收益率的条件尾部相依性研究》一文中研究指出尾部相依性刻画了金融资产在不同市场间发生大幅度同步涨跌的可能性。由于不同市场抗风险的能力及风险传染的路径不同,当已知一个市场出现极值现象时,考察其他市场是否也会出现极值现象,对深入理解不同市场间的相依结构有重要的意义。文章应用多元条件极值模型,考察了伦敦与上海市场期货铜在2008年金融危机前后的下尾部相依性,发现两个市场存在正的尾部相依关系,且在危机的不同演进阶段,尾部相依程度随之发生变化。特别地,文章构建的模型除了可以计算当某个市场发生极端变化时另一市场发生极端变化的概率,还可以预测该市场资产的预期收益率及其未来可能出现的极值范围,这些将有助于为极端风险下的投资决策及市场监管提供定量的参考依据。(本文来源于《大连理工大学学报(社会科学版)》期刊2019年04期）
周熙雯[5]（2019）在《基于小波RVine-Copula的中国股市行业流动性相依性分析》一文中研究指出利用ARMA-ARFIMA-IGARCH模型对行业指数流动性序列进行建模,再通过小波多分辨分析,将行业指数的流动性序列分解为高频(叁个频率)部分和低频部分,并且利R-藤Copula这一技术刻画了行业流动性在不同频域的复杂相依结构,以此来测度行业指数之间的流动性复杂相依结构。(本文来源于《中外企业家》期刊2019年17期）
谭雪萍[6]（2019）在《碳期货与关联资产间的相依性变化机理及碳价预测研究》一文中研究指出随着国际碳金融衍生品市场的迅速发展,碳市场的金融属性逐渐凸显,并受投资者和监管者的广泛关注。碳排放权作为一种新兴的大宗商品,不仅具有一定的特殊性,也具有一般的商品属性,因此其价格走势也受到宏观经济基本面的决定性影响,并与能源价格和金融资产价格存在错综复杂的关系。但是,现有文献对碳期货与其关联资产(能源资产与金融资产)间的相依性特征及相依性变化机理的研究尚显不足。现有研究重点关注了碳市场与能源市场间的关系,而忽略了金融市场的影响,也缺乏对相依性变化机理进行揭示,且在碳价预测过程中主要基于碳价历史信息而不是关联资产信息建立预测模型。本文在碳市场金融化的趋势背景下,将欧盟碳期货与其关联资产间的相依性变化作为主要研究对象,基于相依性、信息溢出以及预测间的逻辑关系和相关理论假说,从金融学角度提出叁个主要研究问题:(1)碳期货与其关联资产间的相依性是否发生变化?(2)如何从信息溢出视角揭示碳期货与其关联资产间的相依性变化机理?(3)关联资产信息是否可以有效地预测碳价?本文的主要研究内容及结论如下:(1)基于能源与金融资产影响碳价的信息传递路径,本文引入分位数回归模型分别从相依程度和相依结构两个维度对碳期货与关联资产在欧盟排放交易体系叁个阶段的相依性特征进行刻画,并通过带结构变点的分位数回归模型测度重大危机事件冲击后的相依性变化。研究表明:碳期货与关联资产间的相依性具有显着的阶段性;相依性只在第一阶段具有对称性;相比于金融资产,能源资产与碳期货的相依性更强,其中煤炭与天然气通过同样的路径影响碳价,金融资产在第一阶段通过能源价格路径间接影响碳价,但在后两个阶段均通过工业生产路径直接影响碳价;全球金融危机、利比亚内战以及美国加息预期等重大危机事件导致了相依性发生,只有石油与碳价的相依性变化具有对称性,且在危机事件发生后,碳市场与煤炭、天然气以及大宗商品市场均存在显着的“市场传染”效应。(2)为了通过动态信息溢出机制揭示时变相依性变化机理,本文从动态视角采用溢出指数法全面科学地研究了“碳期货-能源-金融”系统内部的收益率和波动率溢出动态及方向。研究表明:系统的平均收益率溢出效应强于平均波动率溢出效应,但碳期货与各关联资产间的信息溢出效应均较弱,相比之下,化石能源、大宗商品市场以及股市对碳期货的溢出效应较为显着;系统存在动态信息溢出效应,且与重大危机事件紧密相关;石油和大宗商品指数分别是系统中最活跃的收益率和波动率信息净传递者,而最主要的净收益率和波动率接收者则为碳市场和电力市场;碳市场是大部分关联市场稳定的净收益率接收者,但却是电力市场和垃圾债市场稳定的净收益率传递者,但在波动率层面,碳市场与大部分关联市场存在不稳定的相互作用关系,只有石油和大宗商品市场是碳市场稳定的净波动率传递者。(3)其次,为了通过极端风险溢出机制揭示不对称相依性变化机理,本文从静态视角构建二元分位数VAR模型依次对“碳期货-能源-金融”系统内的尾部相依性以及极端风险溢出效应进行检验,并通过分位数脉冲响应函数测量了碳期货的尾部收益率对来自各个关联资产的伪新息冲击的反应强度和持久度。研究表明:英国经济政策不确定性指数与碳价左尾收益率存在稳定的相依性;此外,垃圾债、原油、美国短期国债以及美国经济政策不确定性指数在欧元区经济衰退期也与碳价左尾收益率存在相依性;几乎所有关联资产(除了天然气与英国经济政策不确定性指数)的收益率以及能源资产的左尾收益率均会对碳价左尾产生风险溢出,但只有金融资产的收益率会对碳价右尾产生风险溢出;碳价左右尾收益率对于各个风险源变量的信息冲击表现出异质性的响应模式。(4)此外,为通过测度危机事件对系统内部信息溢出机制的冲击影响揭示市场传染导致的相依性变化机理,本文运用非对称t分布的BEKK-GARCH模型以及波动率脉冲响应函数(VIRFs)揭示了叁大危机事件对“碳期货-能源-金融”系统内波动溢出效应的冲击过程。研究表明:雷曼兄弟倒闭事件的影响力最强,不仅显着刺激了系统内大多数资产的波动幅度,还导致碳期货与煤炭、石油、股价以及垃圾债的波动溢出效应显着上升;希腊债务危机只显着增强了碳期货与煤炭、石油价格间的波动相关性;而利比亚石油中断事件只显着增加了碳期货与垃圾债收益率差的波动相关性;随着市场间信息传递效率的提高以及金融一体化程度的加深,当前状态下的碳期货与关联资产间的波动相关性会对雷曼兄弟破产事件类的外部冲击表现出更加强烈的反应。(5)最后,鉴于碳期货与关联资产间存在信息溢出,本文进一步检验了各个关联资产对碳价的预测能力。基于周度数据和叁种预测时间跨度,分别通过单变量预测模型和主成分预测模型检验变量预测能力,并通过扩散指数预测模型检验模型预测能力。研究表明:能源类变量的短期预测能力弱于金融类变量;混合类主成分的预测能力最强,但主成分预测模型的样本外预测效果均弱于基准预测模型;所有预测模型都不能在不同的预测时间跨度、数据测量窗口以及预测范式下始终表现出最好的预测能力;因子增强自回归模型(FAAR)和组合预测模型(Combined-ADL)在大多数预测时间跨度及数据测量窗口下表现出最佳的预测能力。以上研究有助于厘清欧盟碳期货市场与关联资产间复杂的相互作用关系,为投资者制定灵活的投资组合策略以及监管者完善碳市场风险管理机制提供丰富的决策依据,并以期为中国碳期货市场的规划与建设提供有力的参考和支持。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-01）
杨玉[7]（2019）在《基于要素相依性的碳交易市场风险集成度量研究》一文中研究指出全球气候变化给人类社会发展带来了严峻挑战,诸如可持续发展的生态问题、世界发展不均衡的经济问题、全球环境治理的合作问题等。应对气候问题、低碳发展已经成为全球人类的社会责任与发展共识。目前,在全球减排的迫切形势以及国际公约协议的制约下,碳减排已从技术领域拓展到金融市场领域,碳排放权通过市场交易在实体之间转换,成为一种特殊的资产和稀缺资源,形成了碳交易市场。作为一个对政策高度依赖的市场,碳交易市场的发展还不够完善,相比于其他金融市场,碳交易市场属于较为典型的复杂非线性系统。碳交易市场产品价格波动受到多源影响因素的综合作用,除了受能源市场等碳交易市场的供求影响外,还比较容易遭受宏观经济、政治变动、气候变化、配额分配、金融危机等因素的冲击,这些因素带来的影响波动都会给碳交易市场带来不确定性。因此,碳交易市场风险的识别与度量是碳交易市场健康发展的关键问题,科学合理的度量有利于实施有效的碳交易市场风险管理,是实现全球低碳发展和减排效果的重要保障。有别于现有研究关于碳交易市场风险的认知范畴和研究方法,本文首先对碳交易市场风险进行了理论拓展,从广义市场风险的视角界定了碳交易市场风险;然后从结构和程度对市场风险要素的相依性进行测度,并在此基础上对市场风险进行集成度量,主要的创新工作与研究结论如下:(1)研究了广义碳交易市场风险的相关机制和理论本文不同于以往研究中单纯将碳资产价格波动作为碳交易市场风险的概念认知。首先,考虑到碳交易市场的特殊性,从广义市场风险概念范畴出发,以碳交易市场风险的多源性的视角对碳交易市场风险概念重新界定,不仅将碳价的行为特征纳入市场风险,还将与碳交易市场活动密切相关的资金市场中汇率价格、利率价格的波动作为多源市场风险要素。然后,对碳交易市场风险要素的集成机制进行探讨分析,解释各个市场风险要素碳价波动、汇率波动、利率波动的成因与特征,分析市场风险要素两两之间的交互关系,并基于国际金融市场一体化视角,对碳交易市场风险要素的波动关系进行联动与集成的机理分析。最后,针对如何实现碳交易市场风险集成度量的问题,阐述“集成问题-集成原理-集成基础-集成过程-集成实现”理论框架。(2)构建了基于要素相依性的碳交易市场风险集成模型依据集成风险管理的理念,本文构建基于要素相依性的碳交易市场风险集成模型。首先,构建刻画碳交易市场风险要素的边缘分布特征ARMA-CARCH滤波模型。然后,讨论测度多源碳交易市场风险要素相依性的方法Vine Copula的两种常用模型C-Vine和D-Vine。最后,给出碳交易市场风险集成VaR度量的Monte Carlo模拟思路。建模研究为具有多源共生风险要素的碳交易市场风险度量问题提供了可供拓展的方法支撑。此外,通过实证发现:当碳交易市场内存在共同信息迭加时,Vine Copula在一定程度会过滤掉市场风险要素间无效的信息传递,捕捉到1+1<2的整体风险,避免高估市场风险;当碳交易市场内存在私有信息溢出时,Vine Copula能够挖掘出协同放大的波动信息,测度到1+1>2的整体风险,防止市场波动被低估。进一步佐证了基于要素相依性的碳交易市场风险集成模型的科学合理性。(3)研究了碳交易市场风险要素的异质相依性本文对碳交易的样本数据进行市场风险要素相依性实证研究。首先,对其进行自身边缘分布特征检验与波动率建模估计发现:碳交易市场具有一般金融活动的属性。碳交易市场风险要素碳价、汇率以及利率存在金融序列的自相关、异方差等非线性特征;此外,各个市场风险要素的收益拒绝了独立同分布的假定,分布特征存在异质性,多元Copula不适用来测度碳交易市场风险要素的异质相依性。然后,检验和测度碳交易市场风险要素之间相依性的结果显示:碳交易配额市场和碳交易项目市场的相依性存在差异,Vine Copula较好地刻画了异质相依关系。碳交易配额市场的多源市场风险要素中汇率是中心点,是碳价和利率的市场联动媒介,也是风险溢出和传染的源头;配额市场风险要素的Pair Copula函数有Joe Copula和Frank Copula两种,说明要素之间存在相依结构和相依程度的异质性。碳交易项目市场的多源市场风险要素中碳价是中心点,是汇率和利率的市场联动媒介,也是风险溢出和传染的源头;项目市场风险要素的Pair Copula函数都是Student-t Copula,表明要素之间的相依结构相同,相依程度有差异。(4)研究了碳交易在不同市场模式和发展阶段的市场风险通过对碳交易配额市场和项目市场两种模式以及《京都议定书》的两个承诺期的样本数据进行基于要素相依性的碳交易市场风险集成实证分析,本文考察碳交易市场风险是否存在模式与阶段上的运行差异。研究发现:碳交易配额市场和项目市场的市场风险存在异质性。碳交易配额市场的单个市场风险要素的VaR比较,碳产品价格波动带来的风险最大,其次是利率市场风险,汇率市场风险整体偏小且较为稳定;而在碳交易项目市场中,碳产品价格风险最大,其次是外汇市场风险,最弱是利率风险。就整体风险来说,碳交易项目市场的风险要大于配额市场。碳交易市场在不同发展阶段下市场风险具有异质性。无论是配额市场还是项目市场,后京都阶段的集成风险均大于京都阶段。配额市场在京都阶段的风险源是碳价波动,后京都阶段的风险源是利率波动;项目市场在两个阶段的风险源都是碳价波动。综上所述,本文从理论、方法与应用叁个维度展开关于碳交易市场风险的研究工作,研究成果为碳交易市场相关参与主体参与监管和投资等行为活动提供科学可靠的决策依据。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-04-01）
唐勇,戴艺敏,朱鹏飞[8]（2019）在《基于GARCH-Vine-Copula模型的P2P网贷市场区域利率相依性研究》一文中研究指出文章从区域角度出发,考虑"宽监管"与"严监管"两个时段,引入藤Copula模型,对P2P利率市场的相依结构进行刻画。研究结果表明:(1)R藤Copula相比C藤Copula更适合用来刻画P2P区域间的相依结构;(2)由"宽监管"进入"严监管"时期,P2P市场利率区域间相依性整体减弱,表明趋严的监管对于降低区域间风险传递是有效的;(3)发达区域的利率引导作用较弱。本文对于P2P监管方向以及监管侧重点的选择具有一定的参考价值。(本文来源于《浙江金融》期刊2019年03期）
谢敏,柯少佳,胡昕彤,韦薇,杜余昕[9]（2019）在《考虑风场高维相依性的电网动态经济调度优化算法》一文中研究指出大规模风电并网给电力系统的调度运行带来了巨大的挑战.本文提出改进的二阶段带补偿随机优化算法,用于考虑风场出力高维相依性的电网动态经济调度问题求解.首先,利用Copula函数描述多风场出力的高维相依性,获得多风场出力的联合分布;随后,引入二阶段带补偿随机优化算法解耦求解动态经济调度模型中的常规变量与随机变量;求解过程中,针对补偿费用期望值的计算受限于相依性风场维数,且对迭代方向指导不明确,导致算法收敛耗时长的问题,引入基于整体最小二乘的递推动态多元线性回归法对二阶段带补偿随机优化算法进行改进,通过补偿费用期望值的动态更新,促使两阶段模型的迭代求解快速收敛,克服了传统随机优化方法的"维数灾"弊端,使该算法能够用于考虑风场高维相依性的电网动态经济调度模型求解.最后利用IEEE 118节点系统和某省级实际电网系统验证了所提算法的有效性和实用性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年03期）
陈佳宁[10]（2019）在《股票市场行业波动的相依性研究》一文中研究指出随着全球经济一体化的慢慢深入,金融市场之间的联动性越来越强,彼此之间的关系更加复杂,各国市场间的协同性也越来越强。2008年爆发的金融危机对全球经济都造成了深远的影响,一方面反映了对金融市场的系统性风险和危机蔓延的研究是十分必要的,同时也体现出我们当前缺少能够有效监测风险的合理量化和有效的测度方法;而几年后的欧债危机又再一次警示我们要对金融风险研究引起重视。在我们国内,经济体制不断进步改革,市场中各个板块之间的相互依赖与相互影响也变得越来越密切,所以对市场中各板块之间的风险相依性研究也逐渐进入了风险研究人员的视线。在市场中,某一个板块的上涨或下跌常常会伴随着其他关联金融板块的上涨或下跌,且投资人构建的投资组合所含的多种资产之间很可能存在着相关性,极易产生风险传导,进而影响了组合风险度量的准确性。正因如此,市场风险越来越受到广大投资者的关注,对风险进行量化也逐渐成为了金融风险管理工作的重点。随着风险管理理论的不断发展,Copula模型作为一种能够估算多个变量相依性结构的统计模型,应用范围十分广泛。本研究尝试将GJR-GARCH模型,极值理论的GPD分布与Vine-Copula函数相结合,利用日对数收益率数据对与房地产行业、建筑材料行业、交通运输行业与银行业间的风险相依性进行研究和探讨。本文首先利用GJR-GARCH模型对数据进行过滤,考虑到金融序列的厚尾性,我们再将尾部序列用GPD分布构建,最后利用Vine-Copula模型得出四个行业之间的藤结构,找出了其中的主导行业,并计算出相应VaR的值,且得到VaR值通过了回溯性检验,有效的描述了行业高维风险。本文为我们今后的风险管理测度研究提供了一种新的技术方法,同时也为政府监管部门,各大金融机构以及投资者进行风险控制提供了更准确的理论支持,进一步守住金融风险的底线。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-03-01）
相依性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
金融资产收益率之间的相关性对资产定价与投资优化有着极其重要的影响。作为互联网货币基金的代表,余额宝主要投资于银行间同业拆借市场,其收益率与上海银行间同业拆放利率(Shibor)高度相关。基于VAR-DCC-GARCH模型的分析发现,余额宝在均值回复和对新息扰动的缓冲上均较Shibor更稳健、快速,体现了天弘基金的机会把握能力与风控能力,而Shibor则更具有随机性。余额宝与Shibor的动态相关系数具有短记忆性,远期相关性的影响会快速消失;两者动态相关系数的波动性则具有长记忆性,远期扰动的影响持久有力,表明两者间的相关性容易受到外部环境的持久影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
相依性论文参考文献
[1].吴姝,张婷.公司债市场和股票市场相依性和组合风险研究[J].价格理论与实践.2019
[2].刘雪萍,吴祥佑.余额宝收益率与Shibor的动态相依性——基于VAR-DCC-GARCH模型的实证研究[J].福建金融.2019
[3].吴永,何霞,郑文虎.我国金融行业间风险相依性研究——基于隐马尔科夫混合Copula模型[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[4].秦学志,郭明,黄劲松.伦沪市场期铜收益率的条件尾部相依性研究[J].大连理工大学学报(社会科学版).2019
[5].周熙雯.基于小波RVine-Copula的中国股市行业流动性相依性分析[J].中外企业家.2019
[6].谭雪萍.碳期货与关联资产间的相依性变化机理及碳价预测研究[D].中国矿业大学.2019
[7].杨玉.基于要素相依性的碳交易市场风险集成度量研究[D].合肥工业大学.2019
[8].唐勇,戴艺敏,朱鹏飞.基于GARCH-Vine-Copula模型的P2P网贷市场区域利率相依性研究[J].浙江金融.2019
[9].谢敏,柯少佳,胡昕彤,韦薇,杜余昕.考虑风场高维相依性的电网动态经济调度优化算法[J].控制理论与应用.2019
[10].陈佳宁.股票市场行业波动的相依性研究[D].吉林大学.2019
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