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...
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...
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matlab里的copularnd函…...
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...
主要方法包括: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、MES、COES)、系统性风险(SRISK)。 4.间断点、最优权重、套保套利。 主要方法包括:时变相关和风险溢出的间断点(Z检验、贝叶斯诊断)、计算最优投资组合权重(马科维兹)、套利策略、套保绩效...
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,并且该模型在模拟和实际数据集上进行演示。
📊 DCC-GARCH-CoVaR模型 DCC-GARCH-CoVaR模型是一种动态条件相关模型,结合了GARCH模型和Copula函数,用于捕捉金融时间序列之间的动态相关性。通过这个模型,我们可以更好地理解金融机构之间的风险传递机制。 🔗 Copula-CoVaR模型 Copula-CoVaR模型利用Copula函数来描述多个金融机构之间的联合分布,进而计算CoVaR。这个模型在...
构建copula模型是时变copula计算covar的核心部分。copula是一种数学工具,用于描述两个或多个资产之间的相关性。copula模型可以根据所选数据的特定性质来确定不同的参数和方程式。 其中,较为常用的copula模型包括高斯、t、Clayton、Gumbel、Frank等。不同类型的copula模型在计算covar时提供不同类型的数据分布和相关性参数。
最近很火的covar,mes等风险测度。很多都是经copula-garch进行计算。 所以我最近也简单了解了一下,大量文献是进行两步估计: 1.估计边缘分布。本质上相当于建立一元模型,实证中以garch模型为主 2.选取多种copula函数进行对比分析,进行特征研究。 那么关于联合分布有了,进行一些衍生风险值的研究就简单了。
EVT-Copula-CoVaR模型基于极值理论(Extreme ValueTheory,EVT)、Copula函数和条件风险价值(Conditional Value-at-Risk,CoVaR)构建而成。该模型可以很好地应用于研究股票市场风险溢出效应。 首先,EVT用于估计极端事件的概率,即对股票市场中极端风险事件进行建模。EVT的基本假设是风险事件的分布函数属于广义极值分布,通过极值分...