簡易檢索 / 詳目顯示
| 研究生： |
賴宗暘 |
|---|---|
| 論文名稱： |
卡方檢定在三維關聯結構下之模擬分析與實證研究─以台股原物料族群股價為例 |
| 指導教授： |
劉惠美
蔡紋琦 |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
商學院 - 統計學系 Department of Statistics |
| 論文出版年： | 2007 |
| 畢業學年度： | 95 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 56 |
| 中文關鍵詞： | 關聯結構 、卡方適合度檢定 、蒙地卡羅模擬方法 、日內資料 |
| 相關次數： | 點閱：150 下載：59 |
| 分享至: |
| 查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報 |
隨著關聯結構方法在1999年開始被應用在財務資料上，對金融市場風險的衡量，可說是一大改革。Dobric & Schmid (2005) Communications in Statistics: Simulation and Computation, 34,pp.1053-1068，提出利用卡方檢定來檢驗二維資料間關聯結構，本文延伸其方法探討卡方檢定應用於三維關聯結構之表現。
首先本文在模擬研究部份，考慮邊際分配未知的情況下，用卡方適合度檢定來檢驗以蒙地卡羅模擬方法模擬Normal關聯結構、t關聯結構、Clayton關聯結構、Frank關聯結構以及Gumbel關聯結構等五種關聯結構。得知隨著切割數的增加，參數估計越來越不精確；而在理論上檢定統計量當樣本夠大時會近似卡方分配，故檢定統計量平均數(變異數)應近似其卡方分配自由度(2*自由度)，但隨著切割數增加，表現越不理想；至於檢定力部份，在討論不同情形之下都有不錯的表現。
再之採用台灣股票集中市場中水泥類、食品類、造紙類、橡膠類、運輸類五類股族群，對其日內時間四種頻率：1/9天、1/6天、1/3天、1天的股價報酬率，進行五種關聯結構配適，找出最能夠描述股價日內資料分佈的關聯結構，實證得知上述四種頻率的股價報酬率，皆呈現t關聯結構其自由度為4之配置為最合適。
第一章、緒論……………………………………………………………………1
第一節、研究背景……………………………………………………………1
第二節、研究目的與動機……………………………………………………2
第三節、研究架構……………………………………………………………2
第二章、文獻探討………………………………………………………………4
第一節、關聯結構函數的定義………………………………………………4
第二節、關聯結構的類型……………………………………………………6
第三節、關聯結構的相關性…………………………………………………9
第四節、關聯結構的應用與相關文獻探討…………………………………10
第三章、研究方法………………………………………………………………11
第一節、相關符號定義………………………………………………………11
第二節、卡方適合度檢定法…………………………………………………11
第四章、模擬分析與結果………………………………………………………13
第一節、關聯結構之卡方適合度檢定………………………………………13
第二節、關聯結構檢定力之模擬……………………………………………24
第五章、實證分析與結果………………………………………………………29
第一節、實際資料來源與選取………………………………………………29
第二節、資料的分佈情形……………………………………………………30
第三節、實際資料配適關聯結構結果………………………………………35
第六章、結論與後續研究建議…………………………………………………54
第一節、結論…………………………………………………………………54
第二節、後續研究建議………………………………………………………55
參考文獻…………………………………………………………………………56
中文部分：
1.李鴻明(2006)，以AIC與卡方適合度檢定檢驗關聯結構之探討，國立政治大學統計學系研究所碩士論文。
2.賴柏志(2004)，「關聯結構(copula)在信用風險管理之運用」，金融風險管理季刊。http://www.jcic.org.tw/040902.doc
英文部分：
1.Dobrić, J. and Schmid, F. (2005), "Testing Goodness of Fit for Parametric Families of Copulas -- Application to Financial Data",Communications in Statistics: Simulation and Computation, 34,pp.1053-1068.
2.Gan, Q. (2002), "Modelling the Return Distributions of Multivariate Intra-day FX Series: A Comparative
Study",Technical report, ETH Zurich.
3.Joe, H (1997), Multivariate Models and Dependence Concepts ,London : Chapman & Hall.
4.Nelsen, R. B. (1999), An Introduction to Copulas ,New York : Springer.
5.Berg, D. and Bakken, H. (2005), "A Goodness-of-fit Test for Copulae Based on the Probability Integral Transform". Note, The Norwegian Computing Centre.
6.Dias, A. (2004), "Copula Inference for Finance and
Insurance", Dissertation,ETH, Zurich.