国际金融市场极端尾部相依度量的方法以及应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71671171
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0113.风险管理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Because of the frequent financial crisis and demand for extremal risk measurement, the measurement of extremal tail dependence has become a very important research subject. Existing research mostly focuses static tail dependence, and is lack of measurement of extremal dependence, which has some limitations in both theoretical research and practical applications. This project presents some new extremal tail dependence measures based on existing research, and apply these new measures to conduct empirical studies in several areas. Based on the idea of cDCC model, the regression intercepts of time-varying copula and GAS model are assumed changing structure, and change points are also detected. Quantile association regression model (QOR) combines both quantile regression and Copula to measure tail dependence, and time-varying modeling QOR is proposed based on nonparametric method. The coexceedances is analyzed based on the extremal value theory and tail index regression model, and new extreme tail dependence measures are proposed. In the field of application, empirical research based on the above methods from the perspective of extreme tail dependence is presented including financial contagion, financial fragility, volatility clustering and so on, and corresponding empirical conclusions and policy recommendations are given. This project tries to provide some new measures of extremal tail dependence, and gives corresponding suggestions based on empirical research, in order to achieve higher academic value and practical application value.
随着金融危机的频繁发生以及对极端风险度量的需求,极端尾部相依度量成为了非常重要的研究课题。已有研究大多对尾部相依进行静态分析,且缺乏对极端相依的度量,这在理论和实际应用中都存在一定局限。本项目拟在已有研究的基础上,对极端尾部相依度量方法进行改进,并对几个领域进行应用研究。基于cDCC模型的思想,对时变Copula以及GAS模型的自回归截距进行变结构建模,并进行变点检测。分位数相协回归模型(QOR)结合分位数回归和Copula度量了尾部相依,我们将基于非参数方法对QOR进行时变建模。基于极值理论和尾部指数回归对共同超过数进行建模,给出新的极端尾部相依度量。在应用领域,基于上述方法从极端尾部相依的视角对金融传染、金融脆弱性、波动率聚集等领域进行实证研究,给出相应的实证结论和政策建议。本项目力图提供极端尾部相依新的度量方法,并在实证研究基础上给出相应的建议,以求达到较高的学术价值及实际应用价值。

结项摘要

本项目在四年的研究期限内,项目组成员按照既定的研究计划,以国家自然科学基金的年度计划为指导,以尾部相依描述以及风险度量为主线,提出了若干描述尾部相依的模型,并对金融传染、系统性风险度量等相关问题进行了较为深入的研究,给出了一些新的金融危机传染检验、系统性风险度量的方法。1. 金融市场相依结构分析方面。对分位点相协回归模型,基于局部多项式的思想,构建了时变分位点相协回归模型,并基于该模型进行了金融传染。构建了ST-VCopula模型、c-D-Copula模型等,对金融市场之间的相依结构进行了刻画和分析。基于混频思想(MIDAS),构建了MIDAS分位数回归模型等,充分利用了高低频数据的信息。2. 金融危机传染建议方面。通过复杂社会网络方法对美国股票市场指数收益率与所分析国家的股市收益率之间的协同运动行为进行了刻画,并进行金融传染分析。从尾部相依性的长记忆性的角度、TIR-MIDAS模型等进行了金融传染分析。3. 系统性风险度量方面。构建动态因子Copula模型,对系统性风险进行了度量。同时针对国际金融市场上频繁发生的金融脆弱性现象,本项目还基于相依风险的思想,从不同金融市场的风险与世界指数冲击之间相依关系变化的角度对金融稳定性等问题进行了研究。上述研究成果分别发表在European Journal of Operational Research、Finance Research Letters、Probability in the Engineering and Informational Sciences、Economic Modelling、管理科学学报、中国管理科学、系统工程学报、系统科学与数学等国内外重要期刊上。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于动态因子Copula模型的行业间系统性风险分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶五一;谭轲祺;缪柏其
  • 通讯作者:
    缪柏其
石油和汇率间风险溢出效应分析——基于MV-CAViaR模型
  • DOI:
    10.13383/j.cnki.jse.2018.01.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    系统工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶五一;张浩;缪柏其
  • 通讯作者:
    缪柏其
黄金和比特币的动态协整研究——基于半参数MIDAS分位点回归模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    系统科学与数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶五一;孙丽萍;缪柏其
  • 通讯作者:
    缪柏其
Financial contagion behavior analysis based on complex network approach
基于复杂网络方法的金融传染行为分析
  • DOI:
    10.1007/s10479-016-2362-6
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
    Annals of Operations Research
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Yangguang Zhu;Feng Yang;Wuyi Ye
  • 通讯作者:
    Wuyi Ye
VIX指数对股票市场间联动性影响的实证研究
  • DOI:
    10.19343/j.cnki.11-1302/c.2018.06.007
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    统计研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶五一;曾海歌;缪柏其
  • 通讯作者:
    缪柏其

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其他文献

基于C藤copula的收益率自相依结构估计以及条件VaR计算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国科学技术大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李磊;叶五一;缪柏其
  • 通讯作者:
    缪柏其
基于copula的上市公司信用风险和市值变化相关性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国科学技术大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡心瀚;叶五一;缪柏其
  • 通讯作者:
    缪柏其
基于半参数多元Copula-GARCH模型的开放式基金投资组合风险分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    数理统计与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵喜仓;刘寅飞;叶五一
  • 通讯作者:
    叶五一
异质性、自选择偏差和教育收益率
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    数学的实践与认识
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    缪柏其;舒海兵;叶五一
  • 通讯作者:
    叶五一
基于DRJMCMC方法处理多元正态混合模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    中国科学技术大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏东伟;金百锁;缪柏其;叶五一
  • 通讯作者:
    叶五一

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

叶五一的其他基金

系统性风险测度的联合建模、回测及风险传染研究
  • 批准号:
    72371230
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    41 万元
  • 项目类别:
    面上项目
市场相依视角下系统性风险的度量以及宏观影响因素研究
  • 批准号:
    71973133
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    48 万元
  • 项目类别:
    面上项目
次贷、欧债危机的传染效应检验以及预防分析
  • 批准号:
    71371007
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    56.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
高频数据中相依风险度量的方法以及应用研究
  • 批准号:
    71001095
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    17.7 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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