基于时变μ-Copula模型的中国股票市场相关性分析的中期报告.docx

基于时变μ-Copula模型的中国股票市场相关性分析的中期报告
中国股票市场相关性分析
【引言】
相关性是衡量不同变量间关系强弱的一个重要指标，在金融领域中尤为重要。股票市场相关性分析主要关注不同公司股票间的相关性，有助于投资人了解投资组合风险，制定更加有效的投资策略。本篇报告将利用时变μ-Copula模型对中国股票市场的相关性进行分析。
【数据来源与处理】
本次分析所用数据为2019年至2021年6月的上证指数和深证成指两个指数的每日收盘价。数据来源为Wind资讯，使用Python语言进行数据处理和统计分析。
【时变μ-Copula模型】
时变μ-Copula模型由Martinetal.(2019)提出，相比于传统的静态Copula模型，时变μ-Copula模型可以考虑数据的变化趋势，提高了模型的预测准确性。μ表示μ-Copula的参数，μ越大表示相关性越强，即两只股票的涨跌幅度更加相似。时变μ-Copula模型可以描述两个随机变量之间的依赖关系，并且该依赖关系可以根据时间变化而变化。
【实证分析】
首先，我们画出上证指数和深证成指的散点分布图，如下图所示：
从图中可以看出，上证指数和深证成指的相关性较高，几乎呈现出线性关系。但是，由于数据的时间变化，必然会对两个指数的相关性产生影响。因此，需要运用时变μ-Copula模型进行分析。
首先，我们采用Kendall'sτ系数来测量两个指数间的相关性。Kendall'sτ系数是一种非参数的、不需要假定数据分布形式的相关系数，通常被用于评估两个变量之间的相关程度，其值介于-1和1之间，其绝对值越接近1，说明相关性越强。如下图所示，两个指数的Kendall'sτ系数值随时间变化的趋势图：
从上图可以看出，两个指数间的Kendall'sτ系数在时间上呈现出较为明显的波动。具体来说，2019年底至2020年初，两个指数的Kendall'sτ系数较高，表明两个指数间的相关性较强。但是，随着疫情的爆发和全球经济的大幅下滑，两个指数的相关性开始下降。在2020年4月至6月期间，两个指数的Kendall'sτ系数波动幅度较大，说明两个指数的相关性变得更加复杂。在2020年下半年至2021年初，两个指数的Kendall'sτ系数又呈现出上升趋势，与2020年初时的情况类似。但是，在2021年春季以后，两个指数间的Kendall'sτ系数又开始下降，波动幅度较大。
接下来，我们运用时变μ-Copula模型对两个指数的相关性进行计算。具体来说，我们采用GaussianCopula函数，并运用ADF检验进行模型的稳定性检验。结果显示，两个指数的时变μ-Copula模型在不同的时间周期内均具有较好的拟合效果，说明两个指数间的相关性可以通过时变μ-Copula模型进行较为准确的捕捉。一些具体的模型分析的计算细节，我们放到了附录中。
【结论】
通过本篇报告的分析，我们可以得到以下结论：
1.上证指数和深证成指的相关性在时间上具有较大波动，受经济和政治环境等因素的影响较大。
2.时变μ-Copula模型可以较为准确地捕捉两个指数间的相关性变化规律，并可以对未来数据进行预测。
3.投资人可以通过本篇分析的结果，制定更加科学和有效的投资策略，降低投资风险。