您的位置:山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报(理学版)》

山东大学学报(理学版) ›› 2014, Vol. 49 ›› Issue (12): 49-54.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.0.2014.156

• 论文 • 上一篇    下一篇

基于尾部样本数据的尾部相关性分析

李述山   

  1. 山东科技大学数学与系统科学学院, 山东 青岛 266590
  • 收稿日期:2014-04-11 修回日期:2014-09-18 出版日期:2014-12-20 发布日期:2014-12-20
  • 作者简介:李述山(1966- ),男,博士,教授,研究方向为统计推断理论及应用、风险管理. E-mail:ss_li2002@aliyun.com
  • 基金资助:
    高等学校博士点专项科研基金资助项目(20123718110010)

Tail dependence analysis based on tail sample data

LI Shu-shan   

  1. College of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, Shandong, China
  • Received:2014-04-11 Revised:2014-09-18 Online:2014-12-20 Published:2014-12-20

摘要: 尾部相关性为两个变量联合分布的尾部性质。针对尾部相关性分析,给出了两种二维顺序统计量的概念,讨论了其联合分布;给出了尾部样本数据的概念,提出了通过尾部样本数据拟合Copula函数进而得到尾部相关系数估计的思想,讨论了基于尾部样本数据的尾部拟合参数估计方法、基于尾部样本数据的尾部拟合检验方法及相应的尾部相关系数估计方法并采用蒙特卡洛模拟验证了方法的有效性;最后探讨了上证和深证指数间的尾部相关性。

关键词: 尾部样本数据, 尾部相关系数, Copula函数, 最大序(最小序)顺序统计量, 尾部拟合检验

Abstract: Tail dependence is the nature of the tail to the joint distribution of the two random variables. Be directed against tail dependence analysis, two concepts of order statistics for 2-dimension random vector were proposed and an idea was advanced to estimate the tail dependence coefficient by fitting Copula function using tail sample. Then the method of parameter estimation and fitting tests for the tail based on tail sample date and the corresponding estimate method for tail dependence coefficient were also discussed. A Monte Carlo simulation was given to illustrate the validity of the method given. Finally the tail dependence between the SHI and the SZI was analyzed.

Key words: order statistics in maximum(mnimum)order, fitting test at tail, copula function, tail dependence coefficient, tail sample data

中图分类号: 

  • O212
[1] JOE H. Multivariate models and dependence concepts[M]. London: Chapman and Hall, 1997.
[2] NELSEN R B. An Introduction to copulas[M]. New York: Springer, 1999.
[3] FREES E W, VALDEZ E A. Understanding relationships using copulas[J]. North American Actuarial Journal, 1998, 2 (1):1-25.
[4] 张尧庭.连接函数(Copula) 技术与金融风险分析[J].统计研究,2002(4):48-51. ZHANG Yaoting. Analysis of technical and financial risk of the link function (Copula)[J].Statistical Research, 2002(4):48-51.
[5] 韦艳华,张世英.金融市场非对称尾部相关性结构的研究[J].管理科学,2005(9):601-605. WEI Yanhua, ZHANG Shiying. Research on asymmetric tail dependence structure in financial markets[J]. Chinese Journal of Management, 2005(9):601-605.
[6] 李悦,程希骏.上证指数和恒生指数的Copula尾部相关性分析[J].系统工程,2006(149):88-92. LI Yue, CHENG Xijun. Tail dependence analysis of SZI & HSI based on Copula method[J]. Systems Engineering, 2006(149):88-92.
[7] REMILLARD B, GENEST C, BEAUDOIN D. Goodness-of-fit tests for copulas: a review and a power study[J]. Mathematics and Economics, 2007(10):46-52.
[8] 李述山.金融时间序列间的条件相关性分析与Copula的选择原则[J].统计与决策,2010(4):23-25. LI Shushan. Analysis of correlation between financial time series and selection principle of Copula[J]. Statistics & Decision, 2010(4):23-25.
[9] 李述山.阿基米德Copula函数的拟合检验[J].统计与决策,2012(12):77-78. LI Shushan. Goodness of fit of the archimedes Copula function[J]. Statistics & Decision, 2012(12):77-78.
[10] BERG D, AAS K. Models for construction of multivariate dependence: a comparison study[J]. The European Journal of Finance, 2009(7-8):639-659.
[1] 李永明,邓绍坚,蒋伟红. END样本下递归密度函数估计的相合性[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(11): 54-59.
[2] 梁小林,郭敏,李静. 更新几何过程的参数估计[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(8): 53-57.
[3] 许忠好,李天奇. 基于复杂网络的中国股票市场统计特征分析[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(5): 41-48.
[4] 胡学平,张红梅. WOD样本下密度函数核估计的收敛性[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(4): 21-25.
[5] 任鹏程,徐静,李新民. 风险价值VaR的区间估计[J]. 山东大学学报(理学版), 2017, 52(2): 85-90.
[6] 张明峰, 柳泽慧, 周小双. 响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量误差模型的经验似然推断[J]. 山东大学学报(理学版), 2015, 50(11): 127-134.
[7] 高婷婷, 范国良. 多元线性模型中回归系数矩阵的Minimax估计[J]. 山东大学学报(理学版), 2015, 50(06): 33-38.
[8] 武大勇, 李锋. 随机缺失下半参数回归模型的最大经验似然估计[J]. 山东大学学报(理学版), 2015, 50(04): 20-23.
[9] 甘信军, 杨维强. 证据权重方法与信用风险控制[J]. 山东大学学报(理学版), 2014, 49(12): 55-59.
[10] 王萍莉, 石东洋. Schrödinger方程双线性元的 超收敛分析和外推[J]. 山东大学学报(理学版), 2014, 49(10): 66-71.
[11] 赵培信, 周小双. 线性误差协变量下部分线性模型的约束统计推断[J]. 山东大学学报(理学版), 2014, 49(07): 69-74.
[12] 伍欣叶,吴群英. 混合删失模型中密度函数K-M估计的r-阶相合速度[J]. 山东大学学报(理学版), 2014, 49(1): 105-110.
[13] 张良勇1,2,徐兴忠2,董晓芳1. 基于中位数排序集抽样的区间估计[J]. J4, 2013, 48(12): 107-110.
[14] . 具有AR(2)误差非线性回归模型的联合检验[J]. J4, 2009, 44(7): 38-43.
[15] . 匹配法估计工作培训项目的平均处理效果[J]. J4, 2009, 44(7): 44-48.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!