因此,特别是,我们将能够确定高尾依赖和低尾依赖的时间。RWA的结果结构如下:对于每个指数对,FirstGraph显示了拟合copula族:Gauss(Ga)、Student-t(St-t)、Gumbel(Gu)、Gumbel90(Gu90)、Gumbel180(Gu180)和Gumbel270(Gu270)。第二幅图描述了基于(5)的Kendallτ序列,并将其作为一条水平线,表示整个观测期的经验值。最后,第三个图表说明了QTD及其所有计算值的平均值。第一棵树的结果见图8、9、10和11。这些结果表明,在大多数指数对的双变量关系中,存在着政权转移的强烈迹象。然而,所有高阶树的绘图并不能描绘出如此清晰的画面。事实上,所选的copulafamilies往往变化更大,这可以通过我们在第3节中的早期观察结果来解释,即第二和第三棵树的Kendallτ值通常比第一棵树低得多。更详细地考虑所描述的结果,我们认识到,特别是对于各自的股票波动率对,Gumbel90似乎是标准制度,表明几乎恒定的对称尾部依赖性,这进一步得到了QTD值的支持。在股票商品关系(即SPX-BBC)的情况下,Kendall的τ以及QTD值在2008年快速增长,并在2014年开始恢复到之前接近零的水平。
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