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Copula理论及其在证券业与保险业相关性研究中的应用
作 者: 王颖
导 师: 秦伟良
学 校: 南京信息工程大学
专 业: 应用数学
关键词: Copula 相关性 EGARCH-t 投资连结保险 IFM方法
分类号: F832.51;F842
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 256次
引 用: 1次
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内容摘要
本文在对Copula理论及其建模方法进行了系统、全面总结的基础上,结合中国证券市场、中国保险业,对沪深股市之间、股票市场与保险行业投资连结保险产品之间的相关性,应用Copula函数进行了实证研究,揭示了沪深股市之间的正相关性,股票市场与保险行业的正相关性。本文的主要工作和创新点如下:1.对现有Copula理论进行系统地梳理,总结。系统、全面地介绍目前有关Copula的概念、性质和分类;对Copula建模方法进行细致的总结:参数估计的极大似然方法、IFM方法和MBP方法;最优Copula函数选择方法:x~2拟合优度检验法。2.使用不同的Copula函数对中国沪深股市的条件相依关系进行研究。模型的边缘分布使用修正了残差分布的GARCH族模型——EGARCH-t模型,能够较好的拟合金融时间序列数据。对比研究不同Copula函数对沪深股市相关性的刻画程度。结果表明,混合正态Copula函数要比单一的Copula函数对沪深股市相关性的刻画好。3.首次应用Copula函数研究了金融行业中保险业与证券业的相关性。保险业作为金融业的支柱产业之一,随着中国经济市场化不断发展,保险业与证券业的相关程度会越来越高。在本文研究中,选择了保险业中与证券市场联系紧密的投资连结保险产品,研究其与证券市场的相关性。模型的边缘分布选择最优的拟合模型标准GARCH模型;应用不同的Copula函数刻画该投连产品与上证指数的相关性,结果表明,Archimax Copula族BB4 Copula函数能够很好地刻画它们的相关性。更进一步,研究结果表明,该投资连结保险产品的蓝筹成长型帐户的日收益率与上证指数的相关性明显强于其平衡稳定型帐户。
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全文目录
摘要 8-9 ABSTRACT 9-11 第一章 绪论 11-19 1.1 研究意义及问题的提出 11-13 1.1.1 研究意义 11-12 1.1.2 问题的提出——相关性度量问题 12-13 1.1.3 Copula函数的优点 13 1.2 国内外研究状况 13-17 1.2.1 国外相关研究 13-15 1.2.2 国内相关研究 15-17 1.3 本文内容与结构 17-19 第二章 COPULA理论 19-35 2.1 Copula的定义及其基本性质 19-22 2.2 条件Copula函数及其相关定理 22-23 2.3 Copula函数的分类 23-29 2.3.1 椭球Copula 23-26 2.3.2 阿基米德Copula 26-27 2.3.3 极值Copula 27-29 2.3.4 Archimax Copula函数 29 2.4 Copula参数估计 29-32 2.4.1 极大似然估计 30 2.4.2 IFM方法(两步极大似然估计法) 30-31 2.4.3 MBP算法 31-32 2.5 Copula模型的检验 32-35 2.5.1 Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验 32-33 2.5.2 x~2检验 33-35 第三章 沪深股市实证分析 35-45 3.1 GARCH边缘分布模型的建立 35-38 3.1.1 GARCH族分布模型 35-36 3.1.2 条件分布的修正 36-37 3.1.3 GARCH-t模型构建 37-38 3.2 沪深股市相关性实证分析 38-43 3.2.1 数据描述 38-39 3.2.2 边缘分布拟合 39-41 3.2.3 Copula函数拟合 41-43 3.3 本章小结 43-45 第四章 中国股市与保险市场相关性分析 45-54 4.1 保险市场与投资连结保险 45-47 4.1.1 投资连结保险简介 45-46 4.1.2 太平财富投资连结保险A款 46-47 4.2 实证分析 47-52 4.2.1 数据描述 47-48 4.2.2 边缘分布拟合 48-49 4.2.3 Copula函数拟合 49-52 4.3 本章小结 52-54 第五章 总结与研究趋势展望 54-57 5.1 本文研究总结 54-55 5.2 研究趋势展望 55 5.3 结束语 55-57 参考文献 57-60 在校期间研究成果 60-61 致谢 61
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中图分类: > 经济 > 财政、金融 > 保险 > 中国保险业
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