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動(dòng)態(tài)變結(jié)構(gòu)Copula及其在金融市場中的應(yīng)用

動(dòng)態(tài)變結(jié)構(gòu)Copula及其在金融市場中的應(yīng)用

定 價(jià):¥70.00

作 者: 龔金國 著
出版社: 中國統(tǒng)計(jì)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787503792854 出版時(shí)間: 2020-12-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 203 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  這本書綜合概括了作者10余年來對Copula的學(xué)習(xí)與認(rèn)知,內(nèi)容涵蓋了二維、高維Copula理論的統(tǒng)計(jì)建模思想;二維動(dòng)態(tài)Copula模型、高維動(dòng)態(tài)Copula模型、二維混合變結(jié)構(gòu)Copula模型、高維相依隨機(jī)變量函數(shù)的極值分位點(diǎn)估計(jì)等理論的探索性研究;中外股票市場聯(lián)動(dòng)性、基于均值-CVaR投資組合優(yōu)化模型以及金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測度等金融領(lǐng)域的案例研究。本書共有8章。第1章介紹為什么要使用Copula函數(shù),并輔以真實(shí)投資案例來幫助讀者理解,此外還簡要介紹了二維和高維Copula相關(guān)理論知識,便于讀者閱讀本書后續(xù)章節(jié)。第2章聚焦在“金融市場間的相依結(jié)構(gòu)或許是動(dòng)態(tài)”這一觀點(diǎn),提出時(shí)變Copula非參數(shù)模型,借助非參數(shù)建模思想,提出經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)——局部極大似然法二階段估計(jì)Copula函數(shù)中的時(shí)變參數(shù),并給出了Copula模型參數(shù)是否時(shí)變的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法,此外還給出了大量的模擬研究實(shí)驗(yàn)。第3章為案例分析,介紹時(shí)變Copula非參數(shù)模型在中外股票市場聯(lián)動(dòng)性領(lǐng)域的案例研究,得出了中外股票市場具有時(shí)變性、區(qū)域性等聯(lián)動(dòng)性特征,并深層次地分析了全球重大事件如何驅(qū)動(dòng)中外股票市場聯(lián)動(dòng)性特征。第4章針對“金融市場在不同歷史時(shí)期比如牛市、熊市時(shí)期,應(yīng)該呈現(xiàn)怎樣的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)特征?”這一主題,提出混合變結(jié)構(gòu)Copula模型,并利用該模型對我國建材板塊和房地產(chǎn)板塊指數(shù)間的相依結(jié)構(gòu)進(jìn)行了案例分析。第5章聚焦第二章提出的“金融市場間的非線性相依結(jié)構(gòu)或許是動(dòng)態(tài)”這一觀點(diǎn),但本章擴(kuò)展到高維情形,基于高維C-vineCopula分解技術(shù)和廣義自回歸得分(GAS)理論,提出了C-Vine GAS Copula模型,本章包含了模型的時(shí)變參數(shù)估計(jì)、擬合檢驗(yàn)以及蒙特卡洛仿真實(shí)驗(yàn)。第6章給出了基于均值CVaR投資組合優(yōu)化模型的一種新算法,新算法主要體現(xiàn)在給定**風(fēng)險(xiǎn)值的條件下如何去追求**的預(yù)期收益,且投資組合的權(quán)重和可以小于1。針對投資組合風(fēng)險(xiǎn)測度CVaR,本章通過Skewed-t TGARCH模型、R-Vine CopuIa模型以及Monte Carlo模擬等技術(shù)手段聯(lián)合完成。笫7章介紹了高維相依隨機(jī)變量函數(shù)的極值分位點(diǎn)估計(jì)的一種新方法,即將高維Vine Copula函數(shù)和Bootstrap技術(shù)相結(jié)合的三步估計(jì)策略,且該三步估計(jì)策略已被業(yè)界所采納。第8章主要聚焦如何主動(dòng)防范和有效化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)這一主題,討論了在包商銀行被接管這一事件背景下,通過R-Vine Copula模型和CCA方法相結(jié)合構(gòu)建銀行系統(tǒng)預(yù)期損失的聯(lián)合分布,然后采用Monte Carlo技術(shù)測算我國銀行系統(tǒng)的聯(lián)合預(yù)期損失,從而探討包商銀行被接管事件對我國銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響程度及其范圍。為了幫助讀者更容易理解本書,每章附錄附有相應(yīng)章節(jié)的部分關(guān)鍵R代碼。

作者簡介

暫缺《動(dòng)態(tài)變結(jié)構(gòu)Copula及其在金融市場中的應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章 Copula理論
1.1 為什么要使用Copula函數(shù)
1.2 二維Copula理論
1.3 高維Vine Copula模型
1.4 本章小結(jié)
附錄:R代碼
第2章 二維時(shí)變Copula的非參數(shù)建模研究
2.1 時(shí)變Copula模型的理論文獻(xiàn)述評
2.2 時(shí)變Copula模型的非參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)
2.3 時(shí)變Copula模型的選擇
2.4 模擬研究
2.5 本章小結(jié)
附錄:R代碼
第3章 中國與世界股票市場聯(lián)動(dòng)性的估測——基于時(shí)變Copula非參數(shù)模型
3.1 引言
3.2 樣本選擇
3.3 統(tǒng)計(jì)特征描述
3.4 中國與國際股指收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)性建模 基于時(shí)變Copula非參數(shù)模型
3.5 重大事件前后中、美、港市場聯(lián)動(dòng)性的統(tǒng)計(jì)研究
3.6 本章小結(jié)
附錄:R代碼
第4章 混合變結(jié)構(gòu)Copula模型及其應(yīng)用
4.1 引言
4.2 研究方法
4.3 實(shí)證分析
4.4 本章小結(jié)
附錄:R代碼
第5章 時(shí)變C-Vine Copula模型的統(tǒng)計(jì)推斷——基于廣義自回歸得分理論
5.1 引言
5.2 基于GAS理論的時(shí)變C-Vine-Copula模型
5.3 C-Vine GAS Copula模型的估計(jì)和檢驗(yàn)
5.4 蒙特卡洛模擬實(shí)驗(yàn)
5.5 本章小結(jié)
附錄:R代碼
第6章 基于均值-CVaR投資組合優(yōu)化模型的一種新算法及實(shí)證研究
6.1 引言
6.2 計(jì)量方法
6.3 基于R-Vine copula的投資組合風(fēng)險(xiǎn)度量實(shí)證研究
6.4 基于均值-ES模型的投資組合動(dòng)態(tài)優(yōu)化
6.5 本章小結(jié)
附錄:R代碼
第7章 相依隨機(jī)變量函數(shù)的極值分位數(shù)估計(jì)
7.1 引言
7.2 方法
7.3 數(shù)值特征
7.4 回測應(yīng)用
7.5 結(jié)論
附錄:R代碼
第8章 R-Vine Copula在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用——基于包商銀行被接管事件的實(shí)證研究
8.1 引言
8.2 研究方法
8.3 實(shí)證結(jié)果分析
8.4 本章小結(jié)
附錄:R代碼
參考文獻(xiàn)

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