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基于分层阿基米德Copula的金融时间序列的相关性分析
被引量：
5
1
作者
张连增
胡祥
《统计与信息论坛》
CSSCI
2014年第6期34-40,共7页
与阿基米德copula相比,分层阿基米德copula(HAC)的结构更具一般性,而相比于椭圆型copula它的待估参数个数更少。用两阶段极大似然法来估计HAC函数,主要的步骤是先估计出每个分量的边际分布,以此为基础再估计copula函数。实证分析中,采取...
与阿基米德copula相比,分层阿基米德copula(HAC)的结构更具一般性,而相比于椭圆型copula它的待估参数个数更少。用两阶段极大似然法来估计HAC函数,主要的步骤是先估计出每个分量的边际分布,以此为基础再估计copula函数。实证分析中,采取Clayton和Gumbel型的HAC分析四只股票价格序列之间的相关性。在得出HAC的结构和估计其参数之前,运用ARMA-GARCH过程消除了序列的自相关性和条件异方差。通过比较赤迟信息准则,认为完全嵌套的Gumbel型HAC能更好地刻画这种相关性。
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关键词
分层阿基米德copula
两阶段极大似然法
arma
-
garch
过程
金融时间序列
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题名
基于分层阿基米德Copula的金融时间序列的相关性分析
被引量：
5
1
作者
张连增
胡祥
机构
南开大学经济学院
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
2014年第6期34-40,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金<金融工程与精算学中的定量风险管理统计模型与方法>(NKZXTD1101)
国家自然科学基金面上项目<非寿险定价与索赔准备金评估的分层模型研究>(71271121)
文摘
与阿基米德copula相比,分层阿基米德copula(HAC)的结构更具一般性,而相比于椭圆型copula它的待估参数个数更少。用两阶段极大似然法来估计HAC函数,主要的步骤是先估计出每个分量的边际分布,以此为基础再估计copula函数。实证分析中,采取Clayton和Gumbel型的HAC分析四只股票价格序列之间的相关性。在得出HAC的结构和估计其参数之前,运用ARMA-GARCH过程消除了序列的自相关性和条件异方差。通过比较赤迟信息准则,认为完全嵌套的Gumbel型HAC能更好地刻画这种相关性。
关键词
分层阿基米德copula
两阶段极大似然法
arma
-
garch
过程
金融时间序列
Keywords
hierarchical Archimedean Copula
2--step maximum likelihood method
arma
--
garch
process
financial time series
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
基于分层阿基米德Copula的金融时间序列的相关性分析
张连增
胡祥
《统计与信息论坛》
CSSCI
2014
5
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