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...
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...
95) #对a取95%分位数，就是 CoVaR print('\nCoVaR=',CoVaR)
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...
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...
我现在已经用Matlab得到了Copula函数，但是之后再怎么计算CoVaR完全是一头雾水，有些论文里讲可以直接用...
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:...
为克服上述不足,本文在进行系统性风险的评估时采用CoVaR方法.该方法具有更好的普适性,涵盖了影响金融市场的各种不同的因素,同时考虑到了各金融市场时间序列存在的非线性情况.由于金融市场存在联系的复杂化以及数据结构的多样化和时变性的特点,金融市场之间的相依关系是不断变化的,尤其当金融市场处于低迷时期,金融市场间...
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...
GARCH-Copula-CoVaR模型将GARCH模型的波动性捕捉能力与Copula函数的灵活性相结合,适用于具有非线性相关性和时变波动性的金融数据。通过这个模型,我们可以更准确地估计风险溢出效应,为金融机构的风险管理提供有力支持。 📊 DCC-GARCH模型 DCC-GARCH模型是一种动态条件相关模型,专门用于捕捉两个时间序列之间的动态相关性...