关于数据挖掘:R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量

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原文出处：拓端数据部落公众号

在金融市场中，债券的流动性危险始终是一个备受关注的问题。流动性危险是指在市场上，债券价格的稳定水平受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的激烈稳定，从而影响投资者的收益。因而，对于债券流动性危险的度量和治理成为了投资者和金融机构的要害工作。近年来，Copula 模型作为一种灵便的统计工具，曾经被广泛应用于金融畛域。

本文将帮忙客户使用 Copula 模型，对债券的流动性危险进行度量，旨在提供一种新的办法来评估债券的流动性危险。次要是写二元 Copula，对于对债券的流动性危险来进行度量，先预计两个的边际散布，而后抉择出最优的 Copula 函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模仿。

目前对于边际散布，想通过非参数核预计来预计其边际散布，不晓得是否可行，数据为年度的周数据，为 52 个。数据为流动性危险，liq1,liq2,liq3,h 这四个指标，h 代表换手率，对抉择债券的流动性危险进行度量。

读取数据

data=read.xlsx("11 华微债.xlsx")

预计 liq3 和 h 这两个指标的边际散布

x <- data[,c("liq3","h")]## 观测值  
## 删除缺失值  
x=na.omit(x)

拟合 copula 模型

liq3 <- x$liq3  
h <- x$h

绘制可视化图形

失去 pseudo 观测值

拟合 copula 参数

coef

失去密度图形

模仿散布

生成 3965 随机抽样的 copula 函数样本。

## 对随机数进行可视化  
plot(

计算模仿数据的相干数据

预计边缘函数散布

绘制拟合值和理论值

模仿多元散布的样本进行拟合（应用不同的 df）

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