Resumen

Los datos financieros suelen tener características de complejidad y estructura de interdependencia, como asimetría, colas y dependencia variable en el tiempo. Este estudio construye una nueva cópula multivariante sesgada de colas gruesas, denominada cópula normal contaminada no central (NCCN), para analizar la estructura de dependencia de los datos del mercado financiero. El modelo de correlación condicional dinámica (DCC) también se incorpora en la construcción del modelo de cópula NCCN variable en el tiempo. Este estudio examina exhaustivamente los efectos del modelo de cópula DCC-NCCN y modelos relacionados en el ajuste de las estructuras de dependencia de los mercados de valores de Hong Kong. Los resultados muestran que el modelo de cópula DCC-NCCN puede representar mejor las estructuras de dependencia de los rendimientos. Considerando la flexibilidad y complejidad, el modelo de cópula DCC-NCCN es un modelo de cópula multivariante sesgada de colas gruesas, variable en el tiempo, relativamente ideal.

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Datos financieros; Complejidad; Estructura de interdependencia; Cópula sesgada de colas gruesas; Dependencia variable en el tiempo; Modelo DCC
• Keywords:Financial data; Complexity; Interdependence structure; Skewed fat-tailed copula; Time-varying dependence; DCC model