【摘 要】
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Copula函数作为描述相关结构的有效工具,在实际应用中具有许多优点,可有效度量各种相关模式及相关程度.近年来,随着Copula理论的逐渐完善,其优越性愈加明显,已被应用于多个领域之中.本文首先对Copula函数的相关理论,参数估计方法以及最优函数形式的选择方法进行介绍,其次在实际应用部分,将Copula理论分别应用于金融数据的相关性分析以及保险费率的厘定.在金融数据相关性分析方面:1.利用Cop
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Copula函数作为描述相关结构的有效工具,在实际应用中具有许多优点,可有效度量各种相关模式及相关程度.近年来,随着Copula理论的逐渐完善,其优越性愈加明显,已被应用于多个领域之中.本文首先对Copula函数的相关理论,参数估计方法以及最优函数形式的选择方法进行介绍,其次在实际应用部分,将Copula理论分别应用于金融数据的相关性分析以及保险费率的厘定.在金融数据相关性分析方面:1.利用Copula函数对宏观经济指标中CPI、GDP、M3的季度同比增长率数据进行实证分析,在选择出最优的三维Copula函数形式后,用最优的Copula函数分析了三者之间的相关性以及尾部相关性特征.可以得出CPI与GDP、M3具有正相关关系;2.利用Copula函数对金融股指中的上证指数、深圳成指及创业板指的历史数据进行实证分析,选出最优三维Copula函数以描述三者之间的相关性,并分析了三者之间的尾部相关性.结果表明当其中两个金融指数发生大幅度变化时,第三个金融指数变化的概率是可以量化的.在保险费率厘定方面:采用河南省小麦单产以及价格数据,综合考虑农户面临的两大风险源.将Copula函数及蒙特卡洛方法应用于小麦收入保险中,计算出不同保障水平下小麦收入保险的纯费率值.
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