金融時間序列的短期相依性研究

易文德

(重慶文理學院 數學與統計學院,重慶 402160)

●財經透視

金融時間序列的短期相依性研究

易文德

(重慶文理學院 數學與統計學院,重慶 402160)

金融資產相依結構的研究在金融風險分析中有著重要的意義。金融資產的相依結構主要有兩類:一類是單個金融資產自身時間前后交易價格波動的相依關系,稱為短期相依關系,另一類是金融資產間的價格波動相依結構,稱為同期相依關系。針對前一種相依關系,我們應用混合相依結構M-Copula函數模型對上海綜合指數、香港恒生指數和美國道瓊斯指數三種金融時間序列前后一個交易日的價格波動相依關系進行了分析。應用兩步驟法對模型的參數進行估計,并對邊緣分布和M-Copula模型進行了擬合優度檢驗。結果表明:混合M-Copula模型能夠捕捉金融資產時間序列的短期相依關系的變化規律。

短期相依;Copula函數;時間序列;尾部相關

相關性在金融分析中非常重要。線性相關系數、Granger因果分析方法是常用的相關性分析方法,但它們都存在一定的局限性[1,2]。金融時間序列通常表現為高峰、厚尾分布,它們的方差有時并不存在。因此線性相關系數不能用來反映其相關性,而且對非線性相關關系更是無能為力。Granger因果關系檢驗通常只能給出定性的結論而不能給出定量描述。

Copula函數是一個具有均勻邊緣分布的多元分布函數,由 Sklar定理[3]可知,當模擬多元分布函數時,可以通過分別模擬其邊緣分布和 Copula函數來實現,而 Copula函數能捕捉到多元分布所有的相依關系。……