【摘 要】
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本文选取全球具有代表性的七大股票市场指数作为研究对象,首先,运用ARMAAPARCH模型方法对各指数的条件收益率和条件波动率进行刻画;其次,引入极值理论对金融资产收益率的尾部
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目《结构突变下金融风险传染的隐Markov-高维动态藤Copula方法构建及应用研究》(项目编号:71771032);国家社会科学基金一般项目《供给侧结构性改革下中国金融市场风险的大数据智能预警方法及应用研究》(项目编号:17BJY188);教育部人文社会科学研究一般项目《分形市场下股票价格惯性风险监测与防范研究》(项目编号:17YJC790168);四川省软科学计划项目
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本文选取全球具有代表性的七大股票市场指数作为研究对象,首先,运用ARMAAPARCH模型方法对各指数的条件收益率和条件波动率进行刻画;其次,引入极值理论对金融资产收益率的尾部进行建模,拟合金融资产的边缘分布;最后,采用基于最大生成树(MST)算法的R-Vine Copula模型刻画七个股票市场的相依结构,以此测度组合投资风险水平。实证结果表明:一是ARMA-APARCH模型方法可以有效捕捉金融资产收益序列的“尖峰”、“有偏”、“自相关”等特征,引入极值理论对金融资产收益率的尾部建模,能够更好地测度极端情况
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