基于Copula-SV-GPD模型的投资组合风险度量

发布时间：2018-10-11 10:10

【摘要】：对于多元金融资产组合,针对资产收益的厚尾性、波动的异方差性及资产间的非线性相关结构等特征,采用SV-t模型与极值理论结合刻画单个资产收益的波动性及尾部分布特征,应用Copula函数处理多元资产间的相关性,并结合Monte Carlo模拟对投资组合进行风险测度.通过对华安创新基金的实证分析结果表明,基于SV-GPD的边缘分布模型能有效地刻画金融资产收益时序并较为精确地处理资产收益尾部的异常变化,相比其他风险度量模型具有更好的优越性,基于Copula-SV-GPD模型的多元资产组合对风险测度能力更强,能有效地管理投资风险.
[Abstract]:In view of the characteristics of multiple financial asset portfolio, such as the thick tail of asset income, the heteroscedasticity of volatility and the nonlinear correlation structure between assets, the SV-t model and extreme value theory are used to characterize the volatility and tail distribution of individual asset income. Copula function is used to deal with the correlation between multiple assets, and Monte Carlo simulation is used to measure the risk of portfolio. The empirical analysis of Hua'an Innovation Fund shows that the edge distribution model based on SV-GPD can effectively describe the time series of financial asset income and deal with the abnormal changes of asset income tail accurately. Compared with other risk measurement models, the multi-asset portfolio based on Copula-SV-GPD model has better ability to measure risk, and can effectively manage investment risk.
【作者单位】： 重庆大学经济与工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70473107) 中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS11021112)
【分类号】：F830.59;F224

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