python中Copula在多元联合分布建模可视化2实例合集|附数据代码
Copula是一个用于描述多个随机变量之间相关性的函数,它将这些变量的联合分布与其边缘分布连接起来。
Copula是一个用于描述多个随机变量之间相关性的函数,它将这些变量的联合分布与其边缘分布连接起来。
在金融市场中,债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。
Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法,而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系。
最近我们被客户要求撰写关于投资组合的研究报告,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性,构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险,并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。
这篇文章是关于 copulas 和重尾的。
最近我们被客户要求撰写关于股票收益率时间序列的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。
在这项工作中,我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula,这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。
最近,copula 在仿真模型中变得流行起来。
简单地说,copulas是具有均匀边际的联合分布函数。
在这个文章中,我们演示了copula GARCH方法(一般情况下)。
两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念。
在引入copula时,大家普遍认为copula很有趣,因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数,通常称为边缘。
此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值(预期缺口)。
此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易违约。
R语言Copula的贝叶斯非参数估计
最近我们被要求撰写关于金融时间序列的arma-garch-copula的调查报告。
在对诊断测试准确性的系统评价中,统计分析部分旨在估计测试的平均(跨研究)敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。
和宏观经济数据不同,金融市场上多为高频数据,比如股票收益率序列。
多元Copula GARCH 模型时间序列预测
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