节点文献
基于非参数核密度估计的Copula函数选择原理
Copula function selection criterion based on nonparametric kernel density estimation
【摘要】 在金融市场风险分析中,准确刻画金融资产间的相关结构非常重要.因此在给定的Copula函数族中,选取合适的Copula函数来捕捉金融资产间的相关结构尤其关键.鉴于此,基于核密度估计建立了一种新的Copula函数选择方法——核密度选择原理,并通过蒙特卡罗模拟,将核密度选择原理与常用的基于AIC准则和基于经验Copula函数的Copula选择原理的选择效果进行了系统比较.实验表明,核密度选择原理不仅避免了求Copula函数的密度函数,而且选择效果最好.在金融市场风险分析中,准确刻画金融资产间的相关结构非常重要.因此在给定的Copula函数族中,选取合适的Copula函数来捕捉金融资产间的相关结构尤其关键.鉴于此,基于核密度估计建立了一种新的Copula函数选择方法——核密度选择原理,并通过蒙特卡罗模拟,将核密度选择原理与常用的基于AIC准则和基于经验Copula函数的Copula选择原理的选择效果进行了系统比较.实验表明,核密度选择原理不仅避免了求Copula函数的密度函数,而且选择效果最好.
【Abstract】 It is very important to depict the dependence among the financial assets accurately in modern financial risk analysis.So,one key issue is the choice of an appropriate Copula in a given set of Copulas to model the dependence among the financial assets.In this sense,kernel density selection criterion,a new Copula selection method based on nonparametric kernel density estimation is proposed.Furthermore,with the Monte Carlo simulation,the kernel density selection criterion is compared systematically with AIC and the selection criterion based empirical Copula.The main conclusions are that the Copula selection result with the new method is best and the method needs not to compute the density function of each Copula in the given set of copulas.
【Key words】 Copula function; kernel density; nonparametric estimation; Akaike information criterion; maximum likelihood estimation;
- 【文献出处】 系统工程学报 ,Journal of Systems Engineering , 编辑部邮箱 ,2010年01期
- 【分类号】F224;F830
- 【被引频次】88
- 【下载频次】2096