基于面板copula模型構建及在金融管理中的應用.pdf

1、隨著科技的進步，經濟的發(fā)展，以及大數據時代的到來，單純的截面數據集和時間序列數據集已經無法滿足人們經濟行為建模的需求，為了構建并檢驗更貼近現實的模型，既包含時間序列又包含橫截面序列的面板數據越來越受到學者們的青睞。與此同時，不同國家或地區(qū)之間金融市場的聯動性也不斷增強。歷次的金融危機、經濟危機的傳播從不同程度上反映了世界經濟密切聯系，相互影響相互作用的事實。近來的研究表明，Copula函數在對非線性、非對稱、尖峰厚尾等一系列不同分布形態(tài)

2、的金融變量間相依性的刻畫方面優(yōu)勢較為明顯。本文嘗試將Copula函數理論與面板數據理論相結合，用來對金融數據進行分析。
　　論文對Copula函數以及面板數據的相關定義、主要性質、相關性測度方法以及分類等相關內容進行簡要的介紹。從理論上將Copula函數引入面板數據截面相關性檢驗以及面板數據的樣本選擇;嘗試將最基本的面板數據與Copula函數相結合，并應用與中美股票相依性研究中，通過構建面板Copula模型對中美股票市場相依性進行

3、研究，得出了中美股票市場相依程度，并進一步得出了股票市場波動的傳導方式。通過引入藤結構將面板數據Copula模型引入到高維相依性研究中，同樣對中美股票市場相依性研究進行了刻畫，但不同的是同時考慮中美兩國股市市場預期，利率收益率，匯率收益率等宏觀經濟變量波動的基礎上研究兩國股市波動的條件相依性，并進一步對中美股市在金融危機和歐債危機期間的相依性進行研究。最后，論文通過將面板GARCH模型與藤Copula相結合來刻畫不同幣種匯率在存在聯動效