把所有的a取出来 CoVaR=np.percentile(samp2.a, 95) #对a取95%分位数，就是 CoVaR print('\...
k的平均值为7.7,这意味着copula密度大致被认为是八个高斯copula密度的混合。这种形状的copula与任何已知的家族模型如Gumbel copula都不相似。
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。 步骤三:计算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...
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...
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、MES、SRISK等波动风险溢出模型。 3.从非线性相依结构的角度。这类方法主要包括copula、藤vinecopula及其时变动态模型等,风险溢出包括CoVaR、CoES、MES等。 #若需要帮助指导欢迎交流##可留可私#...
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。
Copulapython代码 标题:如何使用CopulaPython代码实现数据模型 ## 引言Copula是一种用于模拟多维随机变量的方法,它可以在金融、风险管理和统计学等领域中得到广泛应用。本文将介绍如何使用Python代码实现Copula模型,并通过步骤和示例代码来指导初学者理解和应用此方法。 ##Copula模型的实现步骤 为了帮助小白开发者掌握Copula模...
风险溢出模型|CoV..CoVaR、MES、COES、SRISK、Diebold-Yilmaz、BK溢出指数等风险溢出模型,可通过Copula、GARCH、DCC、分位数回归、TVP-VAR等方法实现。我有录制视频演示讲解。
各类Copula 二元Copula、多元Copula、VineCopula、CVine/DVine/RVine、混合Copula、时变Copula、DCC-Copula、Patton-Copula、联合/条件概率、Copula熵/CE/TE、Copula-CoVaR、蒙特卡洛、模拟预测、马科维兹、有效前沿、mean-CVaR。我有录制视频演示讲解。 [图片]