Copula函数在多因子模型系数估计中的应用

被引：2

作者：

陈志平 ^{[1
]}

宋振霞 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安交通大学数学与统计学院

[2] 中国平安人寿保险有限公司

来源：

系统工程理论与实践 | 2013年 / 33卷 / 10期

关键词：

Copula函数; 多因子模型; 因子系数估计; 秩相关系数; 在险价值; 条件在险价值;

D O I：

暂无

中图分类号：

O211.67 [期望与预测];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

主要研究用多因子模型刻画金融资产收益率时,因子载荷系数的合理估计问题.以因子系数的金融意义为出发点,并结合Copula的相关理论,提出了一种新的因子系数估计方法.新方法用Copula函数描述各个因子与金融资产收益所服从的联合分布;从因子系数的正负及其发生的概率,金融资产收益率随因子波动的大小两方面来估计因子系数的值.在此基础上,对因子系数新的估计公式做了进一步调整,强调了尾部相关性对因子系数取值的影响.基于中国证券市场的交易数据,对不同估计方法进行了实证研究.通过分别计算统计量R-square的值,随机误差项的均方偏差,尾部均方偏差以及投资组合的在险价值与条件在险价值等方法,实际论证了文中所提新的因子系数估计的改进方法优于因子系数估计的新的Copula方法,而后者又明显好于传统的线性回归方法.

引用

页码：2471 / 2478

页数：8

共 5 条

[1]

Estimating and testing beta pricing models: Alternative methods and their performance in simulations[J] . Jay Shanken,Guofu Zhou. Journal of Financial Economics . 2006 (1)

[2]

MODELLING ASYMMETRIC EXCHANGE RATE DEPENDENCE*[J] . Andrew J.Patton. International Economic Review . 2006 (2)

[3]

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