袁振飞
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- 时长不等数据的vine-copula建模及多资产组合VaR分析被引量：6
- 2013年
- 传统的copula模型在对二维以上相依结构建模时存在参数过少的缺陷,vine copula理论基本弥补了这一缺陷.介绍了vine copula理论以及其相对于传统多元模型的优势,尤其提出了vine copula对于时长不一致的数据进行建模具有数据利用率较高的特性,给出了这类数据vine copula的建模步骤以及基于极大似然估计的统计推断.最后对国内A股市场的五种金融股票的联合分布进行建模,并利用蒙特卡罗方法对资产组合的VaR进行了模拟.
- 居姗袁振飞
- 关键词：VINECOPULA资产组合
- 基于边际正则藤copulas对具有既定皮尔逊相关系数的多元离散随机变量的抽样算法被引量：4
- 2020年
- 基于多元离散随机变量的抽样问题在实践中的应用价值,Erhardt和Czado提出了基于C藤Copulas的多元离散随机变量的抽样算法,其优化参数为C藤的边参数,目标函数为给定的皮尔逊偏相关系数与样本偏相关系数的距离.本文引入了边际正则藤Copulas的概念,进而直接以随机变量对的样本相关系数与给定的皮尔逊相关系数σij之间的距离为目标函数进行优化.三组模拟实验结果分别与文献[1]提出的基于C藤的抽样算法,文献[3]中使用的Naive基准抽样算法相比,基于边际正则藤Copula的抽样算法具有相对较高的精确性.本文中所使用的抽样算法通过Python语言实现并打包命名为countvar上传至PyPi.
- 袁振飞胡太忠
