發(fā)布時(shí)間：2020-11-22 08:56

　　 本文基于中國黃金、原油現(xiàn)貨收益率數(shù)據(jù),采用AR(1)-GARCH(1,1)-t模型建立邊緣分布,通過比較三類時(shí)變Copula的擬合狀態(tài)選取擬合程度較好的時(shí)變Copula研究國內(nèi)黃金和原油現(xiàn)貨市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性,并分析國內(nèi)通脹對(duì)其影響。實(shí)證結(jié)果表明,利用AR(1)-GARCH(1,1)-t模型可以較好的描述收益率的波動(dòng)集聚性,時(shí)變t-Copula函數(shù)能夠很好的描述石油和黃金現(xiàn)貨市場(chǎng)間的相關(guān)關(guān)系,動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)平均值為0.2612,短期內(nèi)表現(xiàn)出一定波動(dòng)性,長期在一定范圍內(nèi)較為穩(wěn)定。國內(nèi)通脹加大在一定程度上加強(qiáng)國內(nèi)黃金和原油市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性。
【學(xué)位單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F224;F832.54;F426.22;F724.5
【部分圖文】：

圖１．１近年國內(nèi)黃金現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)圖??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅ?ｔｒｅｎｄ?ｏｆ?ｇｏｌｄ?ｐｒｉｃｅ?ｏｎ?ｓｐｏｔ?ｉｎ?Ｃｈｉｎａ?ｉｎ?ｒｅｃｅｎｔ?ｙｅａｒｓ??從圖１．１和圖１．２可以看出，近年來，黃金和石油價(jià)格都經(jīng)歷了暴漲和暴跌的巨大??變動(dòng)。從金價(jià)來看，金價(jià)和油價(jià)都從２００４年的低谷開始緩慢增長，到２００８年迎來小高??峰，到２０１２年出現(xiàn)價(jià)格的井噴現(xiàn)象，之后黃金價(jià)格緩慢下滑，并后續(xù)進(jìn)入了價(jià)格的震??蕩期。??１６〇??１４０?■？！??Ｉ???２００?ｊ?Ｉ?．?ｆ．．．．．???????８０?ｊＡ?ｊｆ?１?ｊＭｒ?＼??：＼／ｒ??２〇??＿—．??０?￣?：??ｒ（＼?ｒＡ?ｒ（＼?／－Ａ?／－Ａ?ｒＡ?／－Ａ?ｒ（＼?ｒＡ?ｒＡ??＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾??——現(xiàn)貨價(jià)：原油（中國大慶）：環(huán)太平洋（美元／桶）??注：數(shù)據(jù)來源于Ｗｉｎｄ數(shù)據(jù)庫??圖１．２近年國內(nèi)原油現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)圖??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｈｅ?ｔｒｅｎｄ?ｏｆ?ｏｉｌ?ｐｒｉｃｅ?ｏｎ?ｓｐｏｔ?ｉｎ?Ｃｈｉｎａ?ｉｎ?ｒｅｃｅｎｔ?ｙｅａｒｓ??

?上海金交所黃金現(xiàn)貨：收盤價(jià)：ＡｕＴ＋Ｄ?（元／克）??注：數(shù)據(jù)來源于Ｗｉｎｄ數(shù)據(jù)庫??圖１．１近年國內(nèi)黃金現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)圖??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅ?ｔｒｅｎｄ?ｏｆ?ｇｏｌｄ?ｐｒｉｃｅ?ｏｎ?ｓｐｏｔ?ｉｎ?Ｃｈｉｎａ?ｉｎ?ｒｅｃｅｎｔ?ｙｅａｒｓ??從圖１．１和圖１．２可以看出，近年來，黃金和石油價(jià)格都經(jīng)歷了暴漲和暴跌的巨大??變動(dòng)。從金價(jià)來看，金價(jià)和油價(jià)都從２００４年的低谷開始緩慢增長，到２００８年迎來小高??峰，到２０１２年出現(xiàn)價(jià)格的井噴現(xiàn)象，之后黃金價(jià)格緩慢下滑，并后續(xù)進(jìn)入了價(jià)格的震??蕩期。??１６〇??１４０?■？！??Ｉ???２００?ｊ?Ｉ?．?ｆ．．．．．???????８０?ｊＡ?ｊｆ?１?ｊＭｒ?＼??：＼／ｒ??２〇??＿—．??０?￣?：??ｒ（＼?ｒＡ?ｒ（＼?／－Ａ?／－Ａ?ｒＡ?／－Ａ?ｒ（＼?ｒＡ?ｒＡ??＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾?＾??——現(xiàn)貨價(jià)：原油（中國大慶）：環(huán)太平洋（美元／桶）??注：數(shù)據(jù)來源于Ｗｉｎｄ數(shù)據(jù)庫??圖１．２近年國內(nèi)原油現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)圖??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｈｅ?ｔｒｅｎｄ?ｏｆ?ｏｉｌ?ｐｒｉｃｅ?ｏｎ?ｓｐｏｔ?ｉｎ?Ｃｈｉｎａ?ｉｎ?ｒｅｃｅｎｔ?ｙｅａｒｓ??

圖１．３近年國內(nèi)黃金和石油現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)??Ｆｉｇ．?１．３?Ｔｈｅ?ｔｒｅｎｄ?ｏｆ?ｏｉｌ?ｐｒｉｃｅ?ｏｎ?ｓｐｏｔ?ｉｎ?Ｃｈｉｎａ?ｉｎ?ｒｅｃｅｎｔ?ｙｅａｒｓ??圖１．３展示的黃金和石油現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)情況非常直觀明了，通過該圖可以看出，近??幾年黃金和原油兩種資產(chǎn)的價(jià)格變化無論方向還是幅度都具有較好的一致性。但也可以??看出，兩個(gè)市場(chǎng)的相關(guān)性也在發(fā)生變化。??通過以上分析可以得出，當(dāng)黃金或石汕價(jià)格表現(xiàn)平穩(wěn)時(shí)，與之對(duì)應(yīng)的另一種資產(chǎn)價(jià)??格也較平穩(wěn)；當(dāng)二者其中一種資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)變大時(shí)，另一種資產(chǎn)價(jià)格也會(huì)發(fā)生波動(dòng)變大。??所以本文由此可以認(rèn)為黃金和石汕現(xiàn)貨市場(chǎng)之間存在著較為緊密的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，即存在聯(lián)??動(dòng)性。??Ｕ．２論文研究的意義??在大宗商品市場(chǎng)所包含的所苻投資品種中，最有代表性的還是是黃金和原油。黃金??因?yàn)橥瑫r(shí)具有貨幣屬性、金融屬性和商品Ｍ丨十，因此吸引眾多投資者們進(jìn)行關(guān)于黃金的??關(guān)注、購買和儲(chǔ)存。我國黃金期貨自２００８年上海期貨交易所正式掛牌開始交易起，國??內(nèi)黃金價(jià)格的變動(dòng)從此開始顯著加劇
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 WEI Zheng 1, ZHANG Rui 2;A note in measuring the non?linear dependence via sub?copula based regression[J];西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2018年01期

2 王攀;張磊剛;呂震宙;程蕾;岳珠峰;;基于Copula函數(shù)的失效概率靈敏度分解方法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);年期

3 陳振龍;郝曉珍;;基于藤Copula分組模型的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J];統(tǒng)計(jì)研究;2018年06期

4 王保華;王占海;月永昌;;Copula函數(shù)在洪潮遭遇分析中的應(yīng)用研究[J];珠江現(xiàn)代建設(shè);2017年06期

5 劉文雷;;動(dòng)態(tài)Copula模型在金融相關(guān)領(lǐng)域運(yùn)用的文獻(xiàn)綜述[J];中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)研究生學(xué)報(bào);2017年01期

6 黃康迪;陳璐;郭生練;周建中;楊振瑩;;基于Copula熵方法的河流之間的相關(guān)性研究[J];水資源研究;2017年05期

7 李曉康;;基于Copula函數(shù)的滬深股市相關(guān)性分析[J];陜西理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年06期

8 馬子淇;白曉東;;一類多元copula和擬copula的構(gòu)造[J];重慶師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2018年01期

9 杜夢(mèng)穎;章溢;溫利民;;基于Copula相依模型的指數(shù)保費(fèi)預(yù)測(cè)[J];江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2018年01期

10 于忱;陳雋;王紅瑞;朱中凡;來文立;;多變量Copula函數(shù)在干旱風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用進(jìn)展[J];南水北調(diào)與水利科技;2018年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 韓超;高維動(dòng)態(tài)藤Copula結(jié)構(gòu)在金融風(fēng)險(xiǎn)研究中的應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2017年

2 李浩鑫;基于水勢(shì)調(diào)控的復(fù)雜灌溉系統(tǒng)水量分配理論與方法[D];武漢大學(xué);2017年

3 龔玉婷;金融資產(chǎn)相依性的動(dòng)態(tài)Copula建模及應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2015年

4 趙寧;基于Copula熵的資本資產(chǎn)定價(jià)研究[D];大連理工大學(xué);2012年

5 徐付霞;Copula理論與極值統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用[D];天津大學(xué);2008年

6 胡心瀚;Copula方法在投資組合以及金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

7 吳娟;Copula理論與相關(guān)性分析[D];華中科技大學(xué);2009年

8 王麗芳;基于copula理論的分布估計(jì)算法研究[D];蘭州理工大學(xué);2011年

9 韋艷華;Copula理論及其在多變量金融時(shí)間序列分析上的應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2004年

10 孔繁利;金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量—基于極值理論和Copula的應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李萬利;基于時(shí)變Copula的中國黃金和原油現(xiàn)貨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性研究[D];華東理工大學(xué);2018年

2 謝憶;基于Copula-VaR模型的G證券公司FICC業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)度量優(yōu)化研究[D];華東師范大學(xué);2017年

3 游翔宇;基于pair-Copula情景生成的CVaR投資組合模型研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2017年

4 方唯伊;基于時(shí)變Pair Copula-GAS的期貨組合動(dòng)態(tài)保證金設(shè)定[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2017年

5 羅程;基于Copula的期貨投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)定研究[D];廣西大學(xué);2017年

6 劉楊俊;基于t-Copula-GJR-VaR模型對(duì)中國股市系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度[D];華中科技大學(xué);2016年

7 王婷;Pair-Copula自回歸模型及其在股票指數(shù)中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2017年

8 邱樹麗;基于Copula理論的黃金、股票和原油關(guān)聯(lián)性分析[D];東北石油大學(xué);2017年

9 宋志堅(jiān);基于GARCH-Copula模型的國際原油價(jià)格與可再生能源股價(jià)相關(guān)性研究[D];南京大學(xué);2017年

10 陳磊;基于Copula函數(shù)的匯率相依性及其對(duì)股票市場(chǎng)影響研究[D];廣西師范大學(xué);2017年

本文編號(hào)：2894446