简介:应用Tsallis提出的非广延统计力学理论以及与之密切相关的非线性Fokker-Planck方程所描述的动力系统,根据我国上证指数和深证指数2004年1月1日~2008年11月13日的高频数据,分析了在三种不同的时间标度下股指收益的概率分布,发现Tsallis分布可以很好地描述两市收益分布的尖峰厚尾有限方差等特征,同时也给出了市场微观动力学层面的解释。揭示出我国上海和深圳股市的价格过程并不符合随机游走,而是反常扩散过程,两市具有十分接近的非线性动力系统特征。所得结论对于研究我国金融市场的资产配置和定价、风险管理和制度建设都具有重要的意义。
简介:金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。