基于MCMC算法的时变Copula-GARCH-M-t模型及组合风险预测

发布时间：2017-10-27 03:25

  本文关键词：基于MCMC算法的时变Copula-GARCH-M-t模型及组合风险预测

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【摘要】：为了准确地量化资产之间的时变相依结构和预测组合风险,本文考虑到投资者对资产风险偏好的差异,假设资产收益率序列的新息服从标准t分布,提出时变Copula-GARCH-M-t模型,推导了模型参数的两步MCMC估计方法,还得到了组合风险(VaR和CVaR)的一步预测方法。最后选取上证综合指数和标准普尔500指数,验证了所提模型及方法的可行性和优越性,同时该模型较为准确地量化了两指数在次贷危机后的时变相依结构特征。
【作者单位】： 西南政法大学经济学院;重庆大学经济与工商管理学院;
【关键词】： MCMC算法 Copula-GARCH 风险管理 预测
【基金】：重庆市自然科学基金项目(cstc2012jjA00023) 教育部博士点专项基金(20100191110033) 国家自然科学基金项目(70501015)等资助
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言CoPula理论l‘】应用于金融相依结构分析与市场风险度量(、认R12}和c、raRIs])的过程表现为，首先依据资产的分布特征设定其收益率的时间序列模型，其次选取适当的Copula函数彭选华，傅强:基于MCMC算法的时变Copula-GARCH一M一t模型及组合风险预测181建立相依结构模型，，

【参考文献】

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本文编号：1101723