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基于Copula―CoVaR模型的次贷危机前后伦铜和沪铜期货市场的风险
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基于Copula―CoVaR模型的次贷危机前后伦铜和沪铜期货市场的风险溢出效应研究
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一、引言
xx年美国次贷危机期间,风险溢出从美国转移到别的国家和地区。金融危机使金融机构和金融市场遭受比正常风险更多的损失。伦铜指数在xx年半年时间中从9000美元/吨跌至2800美元/吨,我国沪铜期货从65000元/吨下跌至22000元/吨。也就是说,例如LME这样的发达市场通常是有定价权的。但是我们发现在xx年以后沪铜的角色越来越重要。国际投资者需要基于这种溢出效应调整他们的投资组合,而本地的投资者可以利用这种变化来预测价格走势。因此中国铜期货的溢出效应值得仔细分析。关于伦敦金属交易所和其他期货市场之间的联动效应的文献有很多,但关于伦铜和沪铜期货市场的溢出效应的文献仍不发达。本文旨在填补这一空白。
二、风险溢出效应的实证分析 1.数据选取
本文选取LME市场和SHF
Copula理论及MATLAB应用实例
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% Copula理论及其在matlab中的实现程序应用实例 %--------------------------------------------------------------------------
%******************************读取数据************************************* % 从文件hushi.xls中读取数据 hushi = xlsread('hushi.xls');
% 提取矩阵hushi的第5列数据,即沪市的日收益率数据 X = hushi(:,5);
% 从文件shenshi.xls中读取数据 shenshi = xlsread('shenshi.xls');
% 提取矩阵shenshi的第5列数据,即深市的日收益率数据 Y = shenshi(:,5);
%****************************绘制频率直方图***********
Copula理论及MATLAB应用实例
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% Copula理论及其在matlab中的实现程序应用实例 %--------------------------------------------------------------------------
%******************************读取数据************************************* % 从文件hushi.xls中读取数据 hushi = xlsread('hushi.xls');
% 提取矩阵hushi的第5列数据,即沪市的日收益率数据 X = hushi(:,5);
% 从文件shenshi.xls中读取数据 shenshi = xlsread('shenshi.xls');
% 提取矩阵shenshi的第5列数据,即深市的日收益率数据 Y = shenshi(:,5);
%****************************绘制频率直方图***********
第10章 相关系数与Copula函数
John Hull的《风险管理与金融机构》第10章,讲相关系数与Copula函数。
Chapter 10 相关系数与Copula函数
John Hull的《风险管理与金融机构》第10章,讲相关系数与Copula函数。
引言 假设一家公司对市场的两个不同的变量有风险暴露,两个 变量之中的任何一个变量增加1个标准差,公司会收益 1000万美元;两个变量之中的任何一个变量减少1个标准 差,公司会亏损1000万美元。
如果这两个市场变量的变化有很强的正相关性,公司面临 的整体风险很大;如果市场变量的相关性为0,公司面临 的整体风险会小一些,但整体风险仍然很大;如果市场变 量的变化有很强的负相关性,公司面临的整体风险会大大 减小。 这个例子说明:相关系数及波动率的合理估计,对于正确 检测风险的暴露至关重要。2/72 2/20
John Hull的《风险管理与金融机构》第10章,讲相关系数与Copula函数。
引言
本章内容:-讨论对于相关系数如何做出一个类似检测波动率的检验方法; - 通过Copula函数定义两个或者更多变量之间的相关结构; - 利用Copula计算一个贷款组合的风险价值度。
3/72 3/20
John Hull的《风险管理与金融机构》第1
我国上市金融机构系统性风险溢出研究_基于CoVaR和MES的比较分析
当代财经Contemporary Finance &Economics ————————————————
—收稿日期:2014-12-29
基金项目:国家社会科学基金重大项目“金融风险度量的新理论与新方法及其在中国金融机构的应用研究”(14ZDB124);国家社会科学基金重大项目“中国金融监管制度优化设计研究”(09&ZD037)
作者简介:卜林,南开大学博士研究生,主要从事金融风险研究;李政,南开大学博士研究生,主要从事系统性风险研究,联系方式lizhengnku@foxmail.com。
一、引言
2007-2009年的国际金融危机激发了市场参与者、监管者和学术界更好地理解系统性风险。目前国际上关于系统性风险的定义虽然还未达成广泛的一致意见,但学术界从危害范围、风险传染性、资源配置等角度对系统性风险进行了定义,其共同点在于系统性风险由某个诱导因素引起,导致不稳定性在整个金融系统内扩散,威胁到金融系统的稳定和安全,进而对实体经济造成严重的损害。
危机后,国际金融组织、各国政府及监管当局、学术界对系统性风险给金融稳定和安全带来的危害有了更加深刻的认识;作为对危机的政策响应,他们对传统的微观审慎监管政策进行了反思,由此
引发了一系列的金融监管改革(周小川,2
我国影子银行对商业银行的风险溢出 - 省略 - opula - CoVaR模型的分析 - 李丛文 - 图文
BankingResearchwww.cfxyxb.com本文由赤峰学院学报提供
我国影子银行对商业银行的
风险溢出效应
——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析—李丛文
闫世军
内容摘要:近几年,我国影子银行规模持续扩张,其风险溢出问题日益引起学术界关注。本文从我国影子银行自身特点出发,基于偏t分布的GARCH-时变Copula-CoVaR模型测度了各类型影子银行对商业银行的整体以及局部动态风险溢出效应。结果发现:各类型影子银行的风险溢出效应不尽相同,信托业风险溢出最大,其次为证券业,最后为民间借贷业;虽然整体风险溢出较小可控,但仍需防范;影子银行系统对不同类型商业银行风险溢出差别较大,风险溢出由高到低依次为股份制银行、城商银行和国有银行。本文结论对动态监管影子银行系统性风险溢出以及商业银行自身稳健经营具有实证支持作用。
关键词:影子银行中图分类号:F831
商业银行
风险溢出
时变Copula-CoVaR
文献标识码:A
DOI:10.16475/j.cnki.1006-1029.2015.10.007
引言
金融稳定委员会(FSB)发布的《2014全球影子银行检测报告》指出,中国影子银行规模全球占比为4%,仅次于美国与英国,位列世界第三。伴随我