基于Copula-GJR-Skewt模型的投资组合风险预测研究

发布时间：2018-02-13 06:26

  本文关键词： Copula GJR-Skewt Monte Carlo模拟 风险预测　出处：《数学的实践与认识》2014年18期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对多元投资组合的风险预测,采用GJR-Skewt模型刻画单资产的厚尾、有偏特征,以及Copula模型刻画多元投资组合的非线性相关结构,用Monte Carlo方法模拟金融资产的随机分布,并结合滚动时间窗法,对投资组合的未来风险进行样本外动态预测.实证结果表明,Copula-GJR-Skewt模型对资产收益的风险预测能取得满意的效果;在VaR预测性能上,以GJR-Skewt模型作为边缘分布函数时,即使存在系统偏差,也能取得最优预测结果;预设残差服从有偏学生分布时,VaR的预测结果优于正态分布;传统的Garch-Guassian模型预测能力最差.
[Abstract]:In view of the risk prediction of multiple portfolio, GJR-Skewt model is used to depict the thick tail and biased feature of a single asset, and Copula model is used to describe the nonlinear correlation structure of multiple portfolio. Monte Carlo method is used to simulate the stochastic distribution of financial assets. The results show that the Copula-GJR-Skewt model can achieve satisfactory results in predicting the risk of asset returns, and the performance of the VaR prediction is improved by using the rolling time window method to predict the future risk of the portfolio, and the empirical results show that the Copula-GJR-Skewt model can achieve satisfactory results in predicting the risk of asset returns. When the GJR-Skewt model is used as the edge distribution function, the optimal prediction results can be obtained even if there is a systematic deviation, the prediction results of the preset residuals are better than those of the normal distribution, and the traditional Garch-Guassian model has the worst prediction ability.
【作者单位】： 成都理工大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金(71171025) 国家社会科学基金(12BGL024) 教育部人文社科青年基金(10YJCZH086)
【分类号】：F224;F830.91

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1507526