【摘 要】
：
随着金融市场的发展,金融数据呈现非线性化,非对称化.相关性分析是多元金融分析的一个关键性问题.由于线性相关系数的局限性,Copula方法来分析变量之间的相关性比普通的Pears
论文部分内容阅读
随着金融市场的发展,金融数据呈现非线性化,非对称化.相关性分析是多元金融分析的一个关键性问题.由于线性相关系数的局限性,Copula方法来分析变量之间的相关性比普通的Pearson相关分析更可靠.在本文中,我们讨论了Copula的理论,研究了阿基米德Copula族中能满足郑州白糖期货价格和美国纽约白糖期货价格之间相关性最好的Copula结构,来分析市场情况.然后,我们定义了收益率的两种不同类型的尾部期望及它们的估计.从两个不同的市场交易的真实数据来看,所提出的能揭示市场特征,且最适合两种期货市场价格的Copula结构的方法是Gumbel模型,并且我们得到对应的尾部期望,作为给投资者的指导.
其他文献
Cutoff现象描述的是一些马氏链在收敛到平稳状态过程中呈现出急剧的转变的现象.已有研究表明cutoff现象的产生与谱隙和混合时有关,本硕士论文得到连续时间生灭过程separation
光纤通信以其独特的优越性成为当今信息传输的主要手段，因此光纤障碍定位及其维护的问题显得尤为重要。OTDR(光时域反射仪)是目前监测光纤障碍最为有效的工具，它是根据瑞利散射
近些年，在生物数学模型中，以生态种群动力系统为基础的研究已经得到了充分的发展，其中动力系统主要分为连续微分系统和脉冲微分系统。连续微分系统一直是上世纪的研究方向，当人们
本文研究了Banach空间中一类集值映射的度量次正则性，给出并且证明了parametric constraint系统度量次正则性的充分条件，然后将其应用到数学规划中，得到了不等式约束问题误差界
本文关注带测量误差的变系数部分线性模型的变量选择问题.随着科学技术的发展,人类能够得到的数据越来越多,然而当我们要考虑这些因素对某一个变量的影响时,就需要从众多的数
为了研究相互关联的几类数据序列，提出了多元马可夫链模型。已知一个多元马可夫链模型，关键的问题是研究它的联合稳定分布。这篇文章主要通过两种方法，对含有s条链的多元马可夫
复值神经网络（CVNNs）近年来已经得到了广泛的关注和研究，例如在认知科学、智能领域以及雷达信号处理方面有着巨大的潜在价值。复值神经网络特点是输入、输出以及权值均为复数。
本文我们主要研究了一维情况下两类含双曲退化的非线性守恒律方程组的Riemann问题。 前两章我们首先陈述了所研究问题的背景和结果，介绍了一维守恒律方程组的一些基本概念
在信号处理和数据分析中,张量作为向量、矩阵等概念在组织结构上由低维向高维扩展所得到的一般形式,可以自然地表示高维数据,从而刻画现实中复杂的事物.以张量为视角的数据处
神经网络系统广泛地存在于现代科学技术的各个领域,如信号处理、知识处理、传感信息处理、自动控制、运输与通信、神经科学、电子学、市场分析、娱乐、信息分析、零售分析、