基于Archimedean Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析

• 作者: 侯叶子 卢俊香
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: Copula函数 ArchimedeanCopula-GARCH模型 相关性 收益率 模型选择
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 管理科学与城市科学
• 页码范围: 2016-2020
• 页数: 5页
• 分类号: F830
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2018.12.027

摘要

构建Archimedean Copula-GARCH模型研究金融市场间的相关性和相关结构.所选数据为上证综合指数和深证成分指数的日收盘指数序列,利用GARCH-t模型构建Copula函数的边缘分布,依据Kendall秩相关系数和上下尾相关系数来刻画上证综合指数与深证成分指数间的相关性,之后通过平方欧式距离做模型的拟合度检验,选取较优的Archimedean Copula函数.结果表明,Gumbel-Copula可较好拟合这两序列间的相关关系.同时也说明,上海证券交易所与深圳证券交易所的收益率呈现强烈的正相关关系,随着股票价格的上涨或下跌,上海股市与深圳股市之间的协同效应将大幅增加,相关程度明显增大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢俊香	西安工程大学理学院	26	26	3.0	3.0
5	侯叶子	西安工程大学理学院	2	2	1.0	1.0