copula函数基于R语言 r通过copula算covar Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula,我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地,我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合任意精确地近似。该模型可以通过马尔可夫链蒙特卡罗方法估计,并且该模型...
2.波动率相关、波动溢出:GARCH族、随机波动SV、极端风险VaR、CVaR、ES、DCC-GARCH动态相关、BEKK波动溢出、CoVaR、MES风险溢出、SRISK系统性风险、HARRV跳跃、分形。3.非线性相关、尾部相关、上下行风险溢出:时变动态Copula(DCC、Patton)、藤Vinecopula、条件藤Vinecopula、时变混合Copula、上下行时变尾部风险溢出CoVaR...
研究结论与发现 文章使用GARCH-Copula-CoVaR模型框架,探究了2013—2023年间MSCI(摩根士丹利资本国际)气候变化指数(以下简称CCI)与9个行业指数股票之间的尾部风险溢出效应。本文发现气候变化对于股票市场的各个行业存在显著的风险溢出效应,尤其是...
计算covar是最后一个步骤。在该步骤中,需要将已构建好的copula模型与实际数据相结合,从而计算出两个或多个资产之间的实际协方差矩阵。 具体而言,covar的公式如下: cov(X, Y) = E((X-E(X))(Y-E(Y))) 其中,X和Y分别表示两个资产的收益率。E代表期望,可以通过时间序列数据计算得出。 最后,我们还需要通过...
采用基于时变参数Copula的△CoVaR度量方法,以动态参数Copula模型描述金融变量间的相依结构、以GARCH类模型描述各金融变量的边际分布,通过构建的联合分布计算△CoV承。利用此方法度量中国大陆与美国、香港的股票市场间的极端风险溢出。实证结果表明:通过此方法计算的ACoVaR能同时反映时变波动性与时变相依性,可更灵敏准确地...
samp2.a, 95) #对a取95%分位数，就是 CoVaR print('\nCoVaR=',CoVaR)
主要方法包括:广义自回归条件异方差(GARCH族)、随机波动(SV)、极端风险测度(VaR、CVaR、ES)、动态相关(DCC-GARCH)、波动溢出(BEKK)、风险溢出(CoVaR、MES)、系统性风险(SRISK)、跳跃(HARRV)、分形。 3.非线性相关、尾部相关、上下行风险溢出。 主要方法包括:时变动态Copula(DCC、Patton)、藤Vinecopula、条件藤Vi...
这类方法主要包括协整、格兰杰因果检验、向量自回归(VAR)、误差修正(ECM)、脉冲响应、方差分解等。 2.从波动率的角度,也就是二阶矩的角度。这类方法主要包括一些波动率模型,比如GARCH、SV等,以及DCC时变相关和BEKK、CoVaR等波动溢出模型。 3.从非线性相依结构的角度。这类方法主要包括copula、vinecopula及其时变...
方法总结|风险溢出主要方法CoVaR、MES、SRISK、DY 近年来,在防范化解系统性金融风险的背景下,市场间的风险溢出及系统性风险是一个研究热点,运用的指标主要有CoVaR、CoES、MES、LRMES、SRISK、DY等。通常情况下,计算方法可以分为静态和动态,线性和非线性,上行和下行,具体概括为以下几类:...
数学与系统科学学院2021级2班杨启航作了题为“数字金融产品风险与风险溢出测度工具--R藤Copula与ΔCoVaR”的报告,本次讲坛的点评嘉宾是数学学院马慧子老师。讲坛中杨启航同学讲到,基于Copula理论构造各金融资产对数收益率的联合分布时,需要分...