基于Copula的投资组合均值-CVaR有效前沿分析

发布时间：2018-05-12 19:03

  本文选题：Copula + CVaR　； 参考：《统计与决策》2010年02期

【摘要】：文章构建了基于Copula的投资组合均值-CVaR模型,并使用蒙特卡罗技术对模型进行了实证分析。在将该模型下的投资组合与多元正态假设下的组合进行了比较后,得出两点结论:其一,与Copula模型相比,传统多元正态分布假设下的投资组合会在收益一定情况下低估风险或在风险一定的情况下高估收益;其二,基于Copula模型下的投资组合的动态表现要优于多元正态假设的投资组合,在牛市,投资组合的总价值可以充分上涨;而在熊市则可以大大降低组合价值的下降幅度。
[Abstract]:In this paper, a portfolio average Cvar model based on Copula is constructed, and the Monte Carlo technique is used to analyze the model. After comparing the portfolio under the model with the portfolio under the multivariate normal hypothesis, two conclusions are drawn: first, compared with the Copula model, Under the assumption of traditional multivariate normal distribution, the investment portfolio will underestimate the risk under certain circumstances or overestimate the return under the condition of certain risk. The dynamic performance of portfolio based on Copula model is better than that of multivariate normal hypothesis. In bull market, the total value of portfolio can rise fully, but in bear market, the decline of portfolio value can be greatly reduced.
【作者单位】： 上海财经大学金融学院;
【分类号】：F224;F830.59

【共引文献】

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