阐释联动Copula论述在我国上市公司债券与股票间相关结构中运用生

论文导读：讨非线性联系强有力的统计技术Copula函数来探讨两者之间的相关结构，本论文的探讨对我国的金融市场参与者具有一定的参考价值。本论文首先介绍了Copula函数的概念和性质，并重点探讨了几种重要的相关性测度，接着对在本论文中有重要运用的三种ArchimedeanCopula函数进行了详细介绍，并探讨了它们在金融市场相关性浅析中的特点。
摘要：金融风险间的联动效应是近年来学术界和实务界关注的热门课题，在此背景下，本论文重点探讨中国金融市场中信用风险与市场风险间的联动效应，以考察我国金融市场的风险配置效率。考虑到两者之间可能有着的非线性相关联系，本论文运用探讨非线性联系强有力的统计技术Copula函数来探讨两者之间的相关结构，本论文的探讨对我国的金融市场参与者具有一定的参考价值。本论文首先介绍了Copula函数的概念和性质，并重点探讨了几种重要的相关性测度，接着对在本论文中有重要运用的三种Archimedean Copula函数进行了详细介绍，并探讨了它们在金融市场相关性浅析中的特点。最后，本论文介绍了Copula函数的参数估计以及模型选择论述。在实证探讨部分，本论文利用我国47家发行有公司债的上市公司2010年1月1日至2011年4月1日的交易数据，结合Copula函数相关论述，以债券利差和股票收益波动率分别作为信用风险和市场风险的变量，考察了我国上市公司债券利差与股票收益波动率间的相关结构，试图找到我国金融市场中不同风险之间会产生联动效应的证据，但实证浅析发现，两者之间并不有着确定的相关联系，本论文对此做出了解释并给出了相应的政策倡议；探讨还发现，信用评级低的公司两者之间更倾向于正相关，表明这类公司更易产生风险联动效应；最后，在模型选择部分，探讨发现，Gumbel Copula是对现实数据拟合能力最好的模型。关键词：联动效应论文Copula论文参数估计论文模型选择论文
本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人员哦。摘要4-5
Abstract5-7
1 绪论7-14

1.1 探讨目的和探讨作用7-8

1.2 文献综述8-12

1.3 探讨思路与框架结构12-13

1.4 本论文主要革新点13-14

2 Copula 相关论述14-24

2.1 Copula 函数的定义与基本性质14-16

2.2 基于 Copula 函数的相关性测度16-17

2.3 Copula 函数的分类与相关性浅析17-21

2.4 Copula 函数的参数估计与模型选择21-24

3 债券利差与股票收益波动率间的 Copula 相关结构实证探讨24-37

3.1 数据的选取与处理24-29

3.2 参数估计与结论浅析29-32

3.3 模型选择与结论浅析32-35

3.4 政策倡议35-37

4 全文总结37-39

4.1 本论文主要工作37-38

4.2 本论文的不足与探讨展望38-39

致谢39-40
参考文献40-44
探讨生期间发表论文与参与科研项目情况44