基于2015年8月至2020年4月的日交易数据,构建t-Copula-DCC-GARCH模型,实证考察了加密货币与传统金融资产市场的动态相关性以及时变波动性,并结合套期保值理论探究了加密货币对冲传统金融资产的效率,旨在为理性认识加密货币在现代金融资产中的...
加密货币金融资产Copula函数动态相关性对冲本文基于2015年8月至2020年4月的日交易数据,构建t-Copula-DCC-GARCH模型,实证考察比特币,以太坊,瑞波币,标准普尔500指数,COMEX黄金期货,WTI原油期货市场之间的动态相关性以及时变波动性,并结合套期保值理论探究加密货币对冲传统金融资产的效率.研究发现,三种加密货币之间价格波动...
我们用重尾的不对称GARCH来估计它们。 garch(distribution="std") #std是学生t分布 volatilityfit # 用一个矩阵来保存三种资产的波动率 for (i in 1:l) model = ugarchfit(spec,ret[,i]) 现在,一旦我们有了 ,我们就能够创建基于CCC和DCC的协方差矩阵。对于CCC(恒定条件相关),我们使用样本相关矩阵,而对于D...
Our research employs the DCC-GARCH Copula Model to examine time-varying spillovers and prove interlinkages between the development of AI and green cryptocurrencies in the period from January 1, 2018, to September 8, 2023. Comparing the optimum hedge ratios with the optimal portfolio weights, we ...
而在低相关性阶段,又可能倾向于低估.期市间尾部相依性更大,且下尾的相依性要显著强于上尾相依性.最优权重下的上尾更厚,下尾更薄.SV情形下,Copula模型存风险高估可能.VAR-DCC—MVGARCH—t与t—Copula结合GARCH族模型的风险管控效率相当,二者可互为佐证,且均优于ClaytonCopula模型.滚动的窗口VaR检验更准确也更有...
此外,由血管內皮細胞Copula的GJR - GARCH模型,不對稱- T的模型實證結果可知美國股債市具有雙尾相依之相關性結構,亦即有重大事件發生後,當市場呈現多頭或市場呈現空頭時,美國股債市一漲一跌的相關性較高,美國股市與公債期貨市場具有右尾相依之相關性結構,亦即有重大事件發生後,當市場呈現多頭時,美國股市與公債期貨...
To measure the time-varying tail dependence, the DCC copula GARCH model of Kim and Jung [27] is used in this study with the Student-t copula to estimate the conditional covariance matrix and lower- and upper-tail dependences. This model will enable us to capture the phenomenon of dependent...