基于pair copula-LMSV-t模型的投资组合风险研究

发布时间：2017-08-15 11:29

  本文关键词：基于pair copula-LMSV-t模型的投资组合风险研究

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【摘要】：近年来,在全球化、金融创新和技术进步的影响下,中国的资本市场,尤其是股市,比以往的任何时候都更加表现出波动性、非线性相关性和不确定性等非常复杂的特征,这就对以社保基金为代表的广大投资者提出了更高的风险防范要求。现代投资组合理论认为,充分多元化的投资组合可以分散甚至消除非系统性风险。因此,在实际的操作中,机构投资者们通常采用投资组合来分散非系绕性风险,投资组合管理是投资决策的核心内容。 为更真实地接近投资组合实际情况,本文提出了LMSV-t模型并以其作为边缘分布的估计,来构建pair copula-LMSV-t多元投资组合模型。采用LMSV-t模型估计边缘分布能够更好地刻画资产收益率的高峰厚尾、波动聚集性和长记忆性等非线性特征,从而使得对投资组合的VaR的估计更为精确。 实证方面,选取我国社保基金五大重仓股投资组合为研究对象,样本区间为2012年1月1日到2013年12月31日,剔除节假日后每组样本数据478个。首先从样本基本统计信息得出收益率序列具有高峰、有偏和厚尾的特性,然后选用LMSV-t模型对样本组收益率波动序列建模分析。从参数估计和DIC准则拟合试验的结果可以得出,在刻画金融数据波动特征方面,LMSV-t模型要优于标准SV模型。接着采用pair copula方法构建高维相依结构,在确定结点之后,选取合适的二元copula函数并参数估计。最后计算模型的VaR并进行kupeic失败率检验。通过对比发现,pair copula-LMSV-t模型在描述单个资产的非线性特征和资产之间的相依性方面都有进步。
【关键词】：LMSV-t pair copula VaR 马尔可夫链蒙特卡罗
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F830.91
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 引言9-11
• 1.2 相关课题研究现状11-13
• 1.2.1 随机波动模型研究现状11-12
• 1.2.2 Pair copula方法研究现状12-13
• 1.3 本文研究的主要内容13-15
• 第2章 LMSV-t模型的贝叶斯分析15-22
• 2.1 随机波动模型的提出15-16
• 2.2 LMSV-t模型的提出16-17
• 2.3 LMSV-t模型的参数估计17-20
• 2.3.1 Gibbs抽样方法19
• 2.3.2 Metropol is-Hastings抽样方法19-20
• 2.4 LMSV-t模型拟合优度检验20-21
• 2.5 本章小结21-22
• 第3章 Pair copula方法简介22-29
• 3.1 Copula函数的定义及基本定理22-23
• 3.2 常见的二元Copula函数23-26
• 3.2.1 椭圆Copula函数族23-24
• 3.2.2 阿基米德Copula函数族24-26
• 3.3 Pair copula方法26-28
• 3.3.1 C藤结构27
• 3.3.2 D藤结构27-28
• 3.4 本章小结28-29
• 第4章 实证分析29-41
• 4.1 样本选取29
• 4.2 样本基本统计信息29-32
• 4.3 边缘分布的参数估计32-36
• 4.4 藤结构的参数估计36-38
• 4.5 模型的VaR检验38-39
• 4.6 本章小结39-41
• 第5章 总结与展望41-42
• 参考文献42-45
• 附录1 SV-t模型参数估计的WinBUGS源程序45
• 附录2 LMSV-t模型参数估计的WinBUGS源程序45-47
• 致谢47-48
• 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果48

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 余素红,张世英;SV与GARCH模型对金融时间序列刻画能力的比较研究[J];系统工程;2002年05期

2 高原;;社会保障基金投资效益的中外比较分析及启示[J];会计之友;2012年05期

3 李丽晖;贾巍;;全国社会保障基金投资问题研究[J];西南金融;2007年04期

4 王s，

本文编号：677917