多资产投资组合在险价值预测的实证分析
发布时间:2017-05-31 13:21
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【摘要】:文章首先采用AR(1)-GJR-GARCH(1,1)-Skew-t模型构建各主要股市指数数据的边缘分布并提取过滤后的标准化残差序列;接着采用广义帕累托分布和高斯分布分别对标准化的残差序列的尾部和内部进行拟合;然后基于二元Copula建立起Vine Copula模型,从而确定多个资产收益率的联合分布;再运用蒙特卡洛模拟方法和样本外滚动预测相结合的方法预测投资组合的Va R;最后对Va R预测效果进行稳健性检验。研究结果表明:Vine Copula模型在描述多种资产间的相依结构方面更具灵活性和有效性,R-Vine Copula模型具有更好的拟合精度和更加准确的预测能力。
【作者单位】: 华东师范大学金融与统计学院;西安交通大学经济与金融学院;
【关键词】: GARCH EVT Vine Copula 风险价值 投资组合
【基金】:国家社会科学基金资助项目(11BGJ036) 教育部人文社科基金资助项目(10JHQ027)
【分类号】:F224;F831.51
【正文快照】: 0 引言 为了控制和分散投资风险,投资组合是有效的风险管理方法之一。传统投资组合通常假设金融资产收益率间的相依关系服从多元正态分布,然而大量的实证研究证实金融资产收益率间的相依性具有明显的左偏、尖峰、厚尾等特征,即采用多元正态分布不能有效地刻画金融资产间的相
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5 王s
本文编号:409605
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