基于M-Copula-SV-t模型的高维组合风险度量

发布时间：2017-07-05 22:19

  本文关键词：基于M-Copula-SV-t模型的高维组合风险度量

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【摘要】：为解决非线性相关的高维投资组合风险度量问题,本文构建了一个基于M-Copula-SV-t风险度量模型。利用SV-t模型来拟合金融时序的边缘分布,并结合MCMC和Gibbs抽样法对边缘模型进行参数估计;采用由阿基米德族Copula线性组合构成的M-Copula函数联合边缘分布,并通过极大似然估计和BFGS算法对联合模型进行参数估计,进而利用Monte Carlo技术对最优风险投资组合进行风险测度;最后以典型汇率构建四维国际投资组合为例,检验所构建模型的可行性和有效性。实证结果表明,与单一Copula函数相比,由Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula线性组合所构成的M-Copula函数能够更为有效地刻画资产收益率的相依结构和尾部特征,建立在M-Copula函数基础上的风险度量结果也更为精确;由模型所计算的最优投资组合权重为外汇组合投资提供了重要参考。
【作者单位】： 北京科技大学东凌经济管理学院;清华大学经济管理学院;香港大学经济和金融学院;
【关键词】： 混合Copula SV-t模型 CVaR 组合风险度量 Monte Carlo模拟
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71601019,71531013,71402005) 北京市优秀人才培养资助项目(2015000020124G044) 国家留学基金资助项目(201506465053) 中央高校基本科研业务费资助项目(FRF-TP-16-000A3)
【分类号】：F224;F832
【正文快照】： 1引言投资组合的风险度量是现代金融风险管理的重要内容。在经典的Markowitz均值方差框架下,当多项资产收益满足多元正态分布时,利用传统的线性相关系数来描述变量之间的相关性是可行的。然而,现实生活中的金融时序通常呈现非正态性行为和非线性相关,传统的基于线性相关的风险

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3 李军;;Copula-EVT Based Tail Dependence Structure of Financial Markets in China[J];Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition);2008年01期

4 许建国;杜子平;;非参数Bernstein Copula理论及其相关性研究[J];工业技术经济;2009年04期

5 王s，

本文编号：523851