金融时间序列联动相关及风险溢出方法梳理

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发表于 2022-1-16 11:19:49 来自手机 |AI写论文

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在金融时间序列研究中，市场间的联动相关和风险溢出一直是热点方向。随着研究不断深入，方法也层出不穷，比如从收益率到波动率，从一阶矩到高阶矩，从静态不变到动态时变，从线性相关到非线性相关，从尾部对称到尾部非对称等等...... 
学习一直在路上，多年的时间，我对这些方法的了解也从小白到熟悉。经过思考和总结，梳理了以下几类方法，希望对从事这方面研究的童鞋有些启发。 
1.收益率相关、均值溢出。 
主要方法包括：ARIMA、协整检验（Cointegration）、格兰杰因果检验（Granger）、各类向量自回归（VAR）、向量误差修正（VECM）、脉冲响应、方差分解。 
2.波动率相关、波动溢出。 
主要方法包括：广义自回归条件异方差（GARCH族）、随机波动（SV）、极端风险测度（VaR、CVaR、ES）、动态相关（DCC-GARCH）、波动溢出（BEKK）、风险溢出（CoVaR、MES）、系统性风险（SRISK）、跳跃（HARRV）、分形。 
3.非线性相关、尾部相关、上下行风险溢出。 
主要方法包括：时变动态Copula（DCC、Patton）、藤Vinecopula、条件藤Vinecopula、时变混合Copula、上下行时变尾部风险溢出（CoVaR、MES、COES）、系统性风险（SRISK）。 
4.间断点、最优权重、套保套利。 
主要方法包括：时变相关和风险溢出的间断点（Z检验、贝叶斯诊断）、计算最优投资组合权重（马科维兹）、套利策略、套保绩效。 
5.模拟、预测。 
主要方法包括：蒙特卡洛模拟、ARIMA预测、GARCH族预测、条件藤Vinecopula模拟预测。