基于MCMC算法的时变Copula-GARCH-t模型参数估计及应用

发布时间：2018-05-05 00:19

  本文选题：MCMC算法 + Copula-GARCH　； 参考：《数量经济技术经济研究》2011年07期

【摘要】：本文假设单变量时序的新息服从标准的学生t分布,提出多元时变Copula-GARCH-t模型,利用蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC)算法对模型参数进行贝叶斯统计推断,给出了多个资产组合风险VaR和CVaR的度量方法,并基于风险最小化原则确立了最佳的资产配置模型。实证分析表明,MCMC方法优于经典的IFM方法,能够充分捕捉到中美股市的时变相依结构及相关系数和尾部指数的动态特征。
[Abstract]:In this paper, we propose a multivariate time-varying Copula-GARCH-t model based on the standard student t distribution for univariate time series, and use the Monte Carlo Markov chain to infer the parameters of the model by Bayesian statistics. The measurement methods of multiple portfolio risk VaR and CVaR are given, and the optimal asset allocation model is established based on the risk minimization principle. The empirical analysis shows that the MCMC method is superior to the classical IFM method and can fully capture the time-dependent structure and the dynamic characteristics of the correlation coefficient and tail index of the Chinese and American stock markets.
【作者单位】： 重庆大学经济与工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(70501015) 教育部博士点基金(20100191110033) 重庆大学研究生科技创新基金(200811A1B0080297)项目的资助
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1845337