접합부

코풀라란 무엇입니까?

균일 분포 를 나타내는 확률 모델로 , 여러 변수 간의 연관성 또는 종속성을 조사합니다. 달리 말하면, 코퓰러는 더 복잡한 다변량 시스템에 얽힌 한 쌍의 변수의 결합 또는 한계 확률을 분리하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 코풀라는 고유 인덱스 또는 이러한 쌍이 더 복잡한 시스템에서 함께 맞는 방법을 설명하는 명령 집합입니다. 이 방법은 데이터에서 관찰된 가짜 상관 관계 를 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 유용합니다 . 또한 한 유가 증권의 가격이 일부 기본 유가 증권 (예: 옵션 계약 또는 CDO)의 가격에 따라 달라지는 파생 상품 가격 책정 모델을 미세 조정하는 데 유용합니다.

코풀라의 통계적 계산은 1959년에 개발되었지만 1990년대 후반까지 금융시장과 금융에 적용되지 않았다.

코풀라스 이해하기

"연결" 또는 "연결"을 위한 라틴어인 코풀라는 자본 적정성, 시장 위험, 신용 위험 및 운영 위험을 식별하는 데 도움이 되도록 재무에서 사용되는 수학적 도구 집합입니다. Copulas는 둘 이상의 자산 수익의 상호 의존성에 의존하며 일반적으로 상관 계수 를 사용하여 계산됩니다. 그러나 상관 관계는 정규 분포 에서 가장 잘 작동하는 반면 금융 시장의 분포는 본질적으로 비정규인 경우가 가장 많습니다. 따라서 코퓰러는 왜곡되거나 비대칭적인 분포를 다루기 위해 옵션 가격 책정 및 포트폴리오 위험 가치 (VaR)와 같은 금융 영역에 적용되었습니다.

Copulas는 매우 복잡한 수학 함수이며 실제 응용 프로그램에서 실용적이기 위해서는 정교한 알고리즘과 컴퓨팅 성능이 필요합니다.

Copulas는 1959년 수학자 Abe Sklar에 의해 처음 개발되었습니다. Sklar의 정리에 따르면 모든 다변량 접합 분포는 해당 분포가 서로 맞는 방법에 대한 정보가 포함된 고유한 코풀러와 함께 일변량 주변 분포 함수의 관점에서 단순화되고 표현될 수 있습니다.

Copulas 및 옵션 가격

옵션 이론, 특히 옵션 가격 결정은 고도로 전문화된 금융 분야입니다. 다변수 옵션은 여러 위험에 대해 동시에 헤지해야 하는 경우 널리 사용됩니다. 여러 통화에 대한 노출이 있는 경우와 같이. 옵션 바구니의 가격 책정은 간단한 작업이 아닙니다. Monte Carlo 시뮬레이션 방법 및 코풀라 기능의 발전은 옵션이 포함된 파생 상품과 같은 이변량 불확정 클레임의 가격 책정을 향상시킵니다.

하이라이트

• copula라는 단어는 "연결" 또는 "묶다"라는 뜻의 라틴어에서 유래했으며, 이 용어는 언어학에서 이러한 연결 단어나 구를 설명하는 데 사용됩니다.

• 오늘날, 코풀라(copula)는 뚱뚱한 꼬리와 왜도와 관련된 결과를 더 잘 이해하기 위해 고급 재무 분석에 사용됩니다.

• 코퓰러는 다변량 분포의 결합 확률을 이해하기 위한 통계적 방법입니다.