動態(tài)變結構Copula及其在金融市場中的應用

　　這本書綜合概括了作者10余年來對Copula的學習與認知，內容涵蓋了二維、高維Copula理論的統(tǒng)計建模思想；二維動態(tài)Copula模型、高維動態(tài)Copula模型、二維混合變結構Copula模型、高維相依隨機變量函數(shù)的極值分位點估計等理論的探索性研究；中外股票市場聯(lián)動性、基于均值-CVaR投資組合優(yōu)化模型以及金融機構系統(tǒng)性風險測度等金融領域的案例研究。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構或許是動態(tài)”這一觀點，提出時變Copula非參數(shù)模型，借助非參數(shù)建模思想，提出經(jīng)驗分布函數(shù)——局部極大似然法二階段估計Copula函數(shù)中的時變參數(shù)，并給出了Copula模型參數(shù)是否時變的統(tǒng)計假設檢驗方法，此外還給出了大量的模擬研究實驗。第3章為案例分析，介紹時變Copula非參數(shù)模型在中外股票市場聯(lián)動性領域的案例研究，得出了中外股票市場具有時變性、區(qū)域性等聯(lián)動性特征，并深層次地分析了全球重大事件如何驅動中外股票市場聯(lián)動性特征。第4章針對“金融市場在不同歷史時期比如牛市、熊市時期，應該呈現(xiàn)怎樣的非線性相關結構特征？”這一主題，提出混合變結構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)間的相依結構進行了案例分析。第5章聚焦第二章提出的“金融市場間的非線性相依結構或許是動態(tài)”這一觀點，但本章擴展到高維情形，基于高維C-vineCopula分解技術和廣義自回歸得分（GAS）理論，提出了C-Vine GAS Copula模型，本章包含了模型的時變參數(shù)估計、擬合檢驗以及蒙特卡洛仿真實驗。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**風險值的條件下如何去追求**的預期收益，且投資組合的權重和可以小于1。針對投資組合風險測度CVaR，本章通過Skewed-t TGARCH模型、R-Vine CopuIa模型以及Monte Carlo模擬等技術手段聯(lián)合完成。笫7章介紹了高維相依隨機變量函數(shù)的極值分位點估計的一種新方法，即將高維Vine Copula函數(shù)和Bootstrap技術相結合的三步估計策略，且該三步估計策略已被業(yè)界所采納。第8章主要聚焦如何主動防范和有效化解系統(tǒng)性風險這一主題，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方法相結合構建銀行系統(tǒng)預期損失的聯(lián)合分布，然后采用Monte Carlo技術測算我國銀行系統(tǒng)的聯(lián)合預期損失，從而探討包商銀行被接管事件對我國銀行系統(tǒng)性風險的影響程度及其范圍。為了幫助讀者更容易理解本書，每章附錄附有相應章節(jié)的部分關鍵R代碼。

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