运用Copula方法对债市相关性的测度.pdfVIP

维普资讯 逅用Copula方法时磺市泊关性的测度 肖 璨 ，田益祥 ，朱 冬 f电子科技大学 管理学 院，成都 610054) 摘 要：本文 引入一种新的相关性分析工具——Copula方法对交 易所债市相关性进行分析 ，探讨 协整关系、传统线性相关关系与 Copula理论 中尾部相关性之 间的联系。通过对交易所债市和股市进行 实证 。得 出了具有协整关系及线性相关程度较大的市场不一定具有较大的尾部相关性的结论 ，为组合 投资风险管理提供 了重要参考依据 。 关键词 ：Copula；尾 部相 关系数 ；协 整理论 ；线性相 关系数 中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1002-6487(2007)09-0091一o4 传统 的组合风 险度量方法分析变量 间的相关性时关注 变量间尾部相关情况缺乏分析 ，导致容易得出与现实情况不 的只是变量间的线性相关程度 ，而对风险管理真正感兴趣的 符 的结论 ：变量间具有长期稳定的相关关系或者具有较强的 本文系电子科技大学 “中青年学术带头人+创新团队支持计划”资助项 目；教育部新世纪优秀人才支持计划 (教技司2【o0512 号)资助项 目。 频率方法加 以检验，即返 回检验法。其基本思路为：假设计算 VaR的置信度为c，则期望的失效概率 =1一c；对于观测天数 为T、失败次数为 N的序列来讲 ，失败频率 p=N／，r，所以评估 模型计算 VaR的有效性问题，就转化为检验零假设 p—p。 针对零假设 的似然 比检验为： LR=一21n((1一p)”(p)f+21n[(1一p)pJ (9) 在零假设条件下 ，统计量 LR服从 自由度为 1的 x分 图7 置信度 95％的风 险价值 比较 图8 置信度 99％的风险价值 比较 布。采用失败率检验 的结果如表 3所示 ，该结果表明高频 “已 并与传统的基于 日数据的APARCH模型相 比较 。实证结果 实现”波动的VaR预测结果在 95％和99％的置信度下都通 表 明，通过高频数据构造的对数 “已实现 ”标准差序列可 以很 过了返回检验 ，而低频13收益的APARCH模型在 95％的置 好 的通过 ARFIMA模型加以描述 ；在我国证券市场 中采用高 信度下不能未能通过 。这说 明在我国证券市场 中采用高频 频方法预测的风险价值 ，能够非常顺利 的通过返 回检验 ，从 “已实现”波动率的方法对 VaR的预测更为适合 。 而说 明其有效性 ，与 APARCH模型相比具有 明显 的优势。整 观察图7和图 8，可 以发现两种方法得到 的风险价值是 个研究表明，利用高频数据 的 “已实现”波动率方法预测市场 比较接近 。但是在每次较大波动之后 ，高频数据预测的风险 风险将是一种现实、有效工具，这将为金融产 品的设计和风 价值增幅较大，而波动下降后 ，高频数据预测 的风险价值 回 险管理提供了崭新 的思路 。 落也较快，这说 明高频数据预测 的风险价值要 比传统方法动 态灵敏性强 。 表 3 VaR返回检验的结果