混合连接函数模型及其在风险度量中的应用

发布时间：2021-02-28 12:19

　　本文在基金业迅猛发展的背景下提出基于GARCH-t及混合连接函数模型度量基金投资组合风险值VaR（Value-at-Risk）的方法。该方法的优点在于:摒弃了以往VaR测算中常用的正态性假设,简化了多维函数的计算,令模拟更贴近实际。准确地刻画出总体风险和个体风险的关系。充分考虑到金融数据厚尾分布的性质,灵活运用及扩展了连接函数模型,有效捕捉尾部信息。本文首先介绍连接函数模型的定义及性质,给出椭圆族连接函数和阿基米德族连接函数的表达式及模拟散点图;充分利用阿基米德族连接函数尾部依赖性的特点,建立混合连接函数模型,运用解决复杂极大似然估计的EM算法进行参数估计,并采用AIC准则进行模型选择。而后介绍连接函数在风险度量中的应用,以GARCH模型拟合各资产收益率分布,以收益率残差分布为边际分布,用连接函数模型连接为收益率的联合分布,运用蒙特卡罗模拟拟合VaR。最后将GARCH-Copula模型应用于基金风险评价,针对2005年初发行的博时主题行业基金及景顺鼎益基金进行实证分析,结合基金投资组合时变性的特点分段计算VaR值,与t连接函数模拟结果进行比较,评价模型优劣。根据拟合结果,得出以下结论:... 

【文章来源】：中国人民大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

正态连接函数1000次模拟散点图

图 2 t 连接函数 1000 次模拟散点图接函数接函数是通过一个完全单调函数构造而成11 1( , , ) ( ( ) ( ))d dC u u φ φ u φu … = + …+逆函数。德族连接函数的形式可以知道，我们只要知确定一种相应的连接函数形式。不同的单调米德族连接函数。接函数(t 1)θ 时，所得的连接函数定义为 Clayton 连接函数的表达式为：

图 3 Clayton 连接函数 1000 次模拟散点图函数：ln t)θ 时，所得的连接函数定义为 Gumbel 连 连接函数的表达式为：1/1 2 1 2( , ) exp{ (( ln ) ( ln ) ) }u u u uθ θ θ= + ，1 ≤ θ量1, ,du … u的相关程度，当 θ = 1时，变量之间全相关。图 4 给出了 θ = 2时二元 Gumbel 连

【参考文献】：
期刊论文
[1]Copula方法在投资组合选择与VaR计量中的应用[J]. 刘大伟,杜子平.  统计与决策. 2006(05)
[2]基于Copula方法深圳A股、B股投资组合风险值实证分析[J]. 刘国光,许世刚.  淮海工学院学报(自然科学版). 2004(04)
[3]金融市场的相关性分析——Copula-GARCH模型及其应用[J]. 韦艳华,张世英.  系统工程. 2004(04)
[4]VaR理论及其应用研究[J]. 肖春来,宋然.  数理统计与管理. 2003(02)
[5]连接函数（copula）技术与金融风险分析[J]. 张尧庭.  统计研究. 2002(04)

硕士论文
[1]基于连接函数（Copula）理论的VaR算法及应用[D]. 刘汉伟.暨南大学 2007
[2]连接函数（Copula）理论及其在金融中的应用[D]. 王红莲.上海财经大学 2006



本文编号：3055843