方法总结分享|金融时间序列联动相关及风险溢出(Copula、CoVaR、GARCH、ARIMA、BEKK、DCC、VECM、藤VineCopula、HARRV等模型)

    在金融时间序列研究中,市场间的联动相关和风险溢出一直是热点方向。随着研究不断深入,方法也层出不穷,比如从收益率到波动率,从一阶矩到高阶矩,从静态不变到动态时变,从线性相关到非线性相关,从尾部对称到尾部非对称等等......

    学习一直在路上,多年的时间,我对这些方法的了解也从小白到熟悉。经过思考和总结,梳理了以下几类方法,希望对从事这方面研究的童鞋有些启发。

    1.收益率相关、均值溢出。

    主要方法包括:ARIMA、协整检验(Cointegration)、格兰杰因果检验(Granger)、各类向量自回归(VAR)、向量误差修正(VECM)、脉冲响应、方差分解。

    2.波动率相关、波动溢出。

    主要方法包括:广义自回归条件异方差(GARCH族)、随机波动(SV)、极端风险测度(VaR、CVaR、ES)、动态相关(DCC-GARCH)、波动溢出(BEKK)、风险溢出(CoVaR、MES)、系统性风险(SRISK)、跳跃(HARRV)、分形。

    3.非线性相关、尾部相关、上下行风险溢出。

    主要方法包括:时变动态Copula(DCC、Patton)、藤Vinecopula、条件藤Vinecopula、时变混合Copula、上下行时变尾部风险溢出(CoVaR、MES、COES)、系统性风险(SRISK)。

    4.间断点、最优权重、套保套利。

    主要方法包括:时变相关和风险溢出的间断点(Z检验、贝叶斯诊断)、计算最优投资组合权重(马科维兹)、套利策略、套保绩效。

    5.模拟、预测。

    主要方法包括:蒙特卡洛模拟、ARIMA预测、GARCH族预测、条件藤Vinecopula模拟预测。

    今后若相对空闲,我会对以上方法展开讲解,供有需要的童鞋参考学习。若需帮助指导可留言、私信。

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