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基于Copula-GARCH对上证和深证的相关性分析
1.引言
随着中国股市的不断发展，越来越多的投资者在国内股市中进行交易。上证和深证是中国两大主要股市指数，随着经济的增长和金融市场改革的深入开展，上证和深证的相关性受到了广泛的关注。只有理解这些市场之间的相关性，才能更准确地进行风险管理和投资决策，而Copula-GARCH模型是目前被广泛应用于建模相关性结构的方法。
2.文献综述
许多学者在上证和深证市场的相关性方面进行了研究。Guo（2013）发现上海证券交易所和深圳证券交易所有较强的相关性，这表明这两个市场之间存在着相似的风险和回报特征。Yang（2017）研究了上证和深证的股票市场之间的相关性，并发现了长期和短期之间的相关性阶数不同。Hu和Xie（2018）在利用VAR-GARCH估计模型研究上证指数和深证指数之间的关系时，发现这两个市场之间存在较为稳定的正相关性。然而，这些研究都没有考虑股票收益率非正态性和异方差性等因素对对相关性结构的影响。
3.数据和方法
本文使用了上证指数和深证指数的日收益率数据，收集时间为2010年1月1日至2019年12月31日。首先，对原始收益率数据进行对数转换以消除非正态性，并使用GARCH模型估计股票收益率的异方差性。然后，使用Copula-GARCH模型建立上证和深证市场之间的条件相关性模型。
4.结果和讨论
通过对上证和深证市场之间的Copula-GARCH模型进行估计，我们得到了以下结果：两个市场之间存在较强的相关性，这表明这两个市场之间存在相似的风险和回报特征。此外，我们发现相关性在整个观测期间内保持相对稳定，表明这两个市场的风险和回报之间的关系相对固定。最后，我们进行了动态预测，发现Copula-GARCH模型能够较好地预测市场之间的相关性。
5.结论
通过使用Copula-GARCH模型建立了上证和深证市场之间的相关性结构模型，我们认为这可以提高投资者对风险管理和投资决策的把控能力。然而，需要注意的是，该模型的有效性取决于模型的参数估计和假设的符合情况。因此，我们建议在进行实际投资决策时，应该对该模型进行多个模型的对比和验证。