基于贝叶斯Copula模型的原油市场与股市动态关系研究

摘要

原油是当今世界最主要的战略能源之一，对国民经济和金融市场的发展具有重大意义。近几年来，国际原油价格跌宕起伏，给社会经济带来了很大冲击。原油作为大宗商品的代表，和股市一样，也是经济繁荣或者衰败的晴雨表。国际油价对经济的影响反映在股市上，股市又是经济的风向标，也会对油价的波动做出相应的反应。为此，研究原油与股市之间的相依关系变动尤为重要。
　　针对国际原油价格与股市收益率之间是否存在相关关系的问题，论文使用AR(p)-GARCH(1,1)-Copula模型进行检验研究。Copula函数非常适合度量变量之间的非线性相关关系，并且不限定边缘分布是否服从正态分布，所以Copula模型广泛使用于金融数据相依结构的研究。Copula建模的关键在于边缘分布函数的建立，以及Copula函数族的选择。从贝叶斯的观点来看，模型参数是随机变量，其分布可以通过结合先验密度和观测数据的可能性推断出来，在此基础之上做进一步的统计推断。贝叶斯估计方法结合GARCH模型的参数估计，能够很好地弥补传统估计中的缺点，同时GARCH模型一系列的约束条件也适合用贝叶斯估计方法。
　　论文结合Copula和贝叶斯统计理论，对原油价格和金砖五国股市收益之间的相依关系进行实证研究。结果表明原油市场与中国股市收益率呈现微弱的相关关系，而与其他四国股市收益率的相关关系较为明显。时变SJC Copula模型相比于静态模型的参数估计更为准确。贝叶斯Copula模型的参数估计比时变Copula模型的参数估计具有更小的误差，预测结果更精确。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1研究背景与研究意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2文献综述

1.2.1原油市场与股市关系研究综述

1.2.2 Copula函数应用研究综述

1.3研究思路与内容

1.3.1研究思路

1.3.2研究内容

第2章 相关理论分析

2.1原油市场与股市关系理论

2.1.1原油市场金融化的机理分析

2.1.2原油市场影响股市经济环境

2.2 Copula函数及相依关系分析

2.2.1 Copula函数的特征分析

2.2.2 Copula函数的参数估计方法

2.2.3 Copula函数的检验方法

2.3贝叶斯推断理论

2.3.1先验分布选择

2.3.2基于MCMC的抽样

2.3.3收敛性诊断

第3章 贝叶斯t-Copula模型构建

3.1 t-Copula模型设定

3.2贝叶斯t-Copula模型抽样算法设计

3.2.1先验选择与后验分布推断

3.2.2贝叶斯点估计与区间估计

3.3 Monte Carlo计算

3.3.1仿真实验设计

3.3.2仿真结果

第4章 原油市场与股市动态关系实证研究

4.1样本数据

4.1.1样本数据选取

4.1.2统计特征分析

4.2 Copula结果分析

4.2.1边缘分布模型估计结果

4.2.2 Copula模型估计结果

4.3贝叶斯Copula结果分析

4.3.1边缘分布贝叶斯模型参数估计

4.3.2贝叶斯时变Copula模型参数估计

4.4政策建议

结论

参考文献

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录

附录B 攻读学位期间参与的研究课题

致谢