基于VaR相关函数的金融风险度量的实证分析

发布时间：2017-08-07 20:12

  本文关键词：基于VaR相关函数的金融风险度量的实证分析

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【摘要】：以风险价值(value at risk,VaR)为金融风险度量,结合Copula函数及其相关函数建立金融风险模型.考虑到金融时间序列的时变性和厚尾特性,根据GARCH(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity)模型和极值理论的POT(peak over threshold)模型,运用Copula方法来估计VaR的值.给出实例验证,将上述方法用于刻画美国纳斯达克指数和标准普尔指数的相关性,并计算了等权重下资产组合的VaR估计值.结果表明:VaR估计值的大小与所取的置信水平以及持有期有关;t-Copula和Clayton Copula方法较其他方法能更好地捕捉资产组合的相关关系,从而可以得到更好的VaR估计值.
【作者单位】： 东南大学数学系;南通职业大学基础课部;
【关键词】： 风险价值 金融时间序列 广义自回归条件异方差 极值理论 Copula函数
【基金】：江苏省自然科学基金资助项目(BK20141326) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(博导类)资助课题(20120092110021) 江苏省高等教育教学改革研究课题重点项目(2011JSJG085)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 风险价值(value at risk,VaR)是指在市场正常波动条件下,对于给定的置信水平,某个投资或资产组合在未来一个时间区间内可能遭遇的最大损失.国际上普遍将VaR作为金融市场的风险度量,巴塞尔协议也推荐其为风险测度的标准[1].VaR的估计大多采用GARCH模型和极值理论(extremevalue

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本文编号：636482