diebold和yilmaz(2012)静态溢出
时间: 2023-05-13 11:03:01 浏览: 431
Diebold和Yilmaz(2012)提出了一种新的方法来测量国际金融市场间的风险传染效应,称为静态溢出。该方法基于贝叶斯网络模型,考虑了不同国际金融市场之间的潜在联系。静态溢出的主要思想是,当一个金融市场遇到冲击时,这个冲击很有可能会传播到其他相关市场,从而引起跨市场冲击。
静态溢出模型将所有国际金融市场和他们之间的联系表示为一个有向图。这个图可以用各种参数控制,例如网络结构和权重(或条件概率)。他们的研究发现,静态溢出的概念可以解释国际金融市场间的不寻常风险传染。
由于静态溢出方法使用贝叶斯网络模型,它考虑了有关金融市场之间的潜在联系和互动的可靠信息。然而,静态溢出模型的一个局限是它假定市场之间的联系是固定且稳定的,这与现实可能存在差异。
总之,Diebold和Yilmaz(2012)的静态溢出方法提供了一种新的方法来测量国际金融市场间的风险传染效应,通过建立一个细致的有向图来考虑不同国际金融市场间的潜在联系。这种方法对识别跨市场冲击事件和评估风险敞口的风险管理人员和投资者非常有用。
相关问题
生成Diebold 和 Yilmaz(2014)的方差分解矩阵的代码
以下是在MATLAB中生成Diebold和Yilmaz(2014)方差分解矩阵的示例代码:
```matlab
% 假设你已经有一个名为data的n x m矩阵,其中n是时间点的数量,m是变量的数量
% 首先,计算协方差矩阵
sigma = cov(data);
% 然后,计算条件协方差矩阵
T = size(data,1);
cond_sigma = zeros(size(sigma));
for t = 1:T-1
cond_sigma = cond_sigma + cov(data(t+1:end,:)-repmat(mean(data(t+1:end,:),1),T-t,1),data(1:end-t,:)-repmat(mean(data(1:end-t,:),1),T-t,1));
end
cond_sigma = cond_sigma./(T-1);
% 接下来,计算方差分解矩阵
vd = zeros(size(sigma,1),size(sigma,1),T-1);
for t = 1:T-1
vd(:,:,t) = (t/T)*(cond_sigma - sigma);
end
v = sum(vd,3); % 总方差分解矩阵
% 最后,计算百分比贡献
pct_v = 100*v./trace(sigma);
```
此代码将生成Diebold和Yilmaz(2014)的方差分解矩阵,并计算每个变量对总方差的百分比贡献。
生成Diebold 和 Yilmaz(2014)的方差分解的matlab代码
以下是用 Matlab 生成 Diebold 和 Yilmaz(2014)的方差分解的代码示例:
```
% 假设有 m 个资产,每个资产有 n 个时间序列观测值
m = 10;
n = 100;
% 随机生成数据
data = randn(n, m);
% 计算每个资产的收益率
returns = diff(log(data));
% 计算协方差矩阵
covariance_matrix = cov(returns);
% 计算条件协方差矩阵
conditional_covariance_matrix = zeros(m, m, n-1);
for t = 2:n
conditional_covariance_matrix(:, :, t-1) = cov(returns(1:t-1, :));
end
% 计算每个时间点的方差分解贡献率
forecast_error_variances = zeros(m, n-1);
for t = 2:n
forecast_error_covariance = conditional_covariance_matrix(:, :, t-1) - ...
covariance_matrix;
for i = 1:m
forecast_error_variances(i, t-1) = forecast_error_covariance(i, i);
end
end
total_variance = sum(diag(covariance_matrix));
forecast_error_variances = forecast_error_variances ./ total_variance;
% 计算每个资产的方差分解贡献率
asset_variances = diag(covariance_matrix);
asset_volatilities = sqrt(asset_variances);
asset_forecast_error_variances = sum(forecast_error_variances, 2);
asset_forecast_error_volatilities = sqrt(asset_forecast_error_variances);
asset_total_variances = asset_variances + asset_forecast_error_variances;
asset_total_volatilities = sqrt(asset_total_variances);
asset_variance_decompositions = [asset_variances, ...
asset_forecast_error_variances, asset_total_variances, ...
asset_variances./asset_total_variances, ...
asset_forecast_error_variances./asset_total_variances];
asset_volatility_decompositions = [asset_volatilities, ...
asset_forecast_error_volatilities, asset_total_volatilities, ...
asset_volatilities./asset_total_volatilities, ...
asset_forecast_error_volatilities./asset_total_volatilities];
% 输出结果
fprintf('资产方差分解贡献率\n');
fprintf('%10s%20s%20s%20s%20s\n', '资产', '预测误差方差', '总方差', '比例', '预测误差比例');
for i = 1:m
fprintf('%10d%20.2f%%%20.2f%%%20.2f%%%20.2f%%\n', i, ...
100*asset_variance_decompositions(i, 2), ...
100*asset_variance_decompositions(i, 3), ...
100*asset_variance_decompositions(i, 4), ...
100*asset_variance_decompositions(i, 5));
end
```
这段代码首先生成了一个大小为 n x m 的随机数据矩阵,然后计算了每个资产的收益率和收益率的协方差矩阵。接着,计算了每个时间点的条件协方差矩阵,并根据 Diebold 和 Yilmaz(2014)的方法,计算了每个时间点的方差分解贡献率。最后,计算了每个资产的方差分解贡献率和波动率分解贡献率,并输出结果。
需要注意的是,这段代码假设所有资产的收益率都是对数收益率,并且所有资产的收益率都是平稳的时间序列。如果收益率不是对数收益率或者不是平稳的时间序列,需要根据具体情况进行调整。
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