基于EGARCH-EVT-Copula模型的外汇投资组合相关性及风险分析

发布时间：2021-04-08 13:19

　　随着我国经济飞速发展与经济全球化的不断加剧,汇率成为我国经济运行中的重要变量之一。外汇投资的高回报率,使其成为金融机构及个体投资者重要的投资手段。但巨大利益的背后往往蕴藏着巨大风险。近年来,世界资源的重新配置、全球化经济的加速推进使得世界各国的经济往来愈加紧密,外汇风险在不断地加大。导致汇率波动次数更加频繁,波动幅度更加剧烈。所以在此背景下,研究汇率间的相依结构、投资组合比例及投资组合风险是具有现实意义的。本文选取美元、欧元、日元和港币四种外汇兑人民币汇率为样本数据。首先要对四种外汇收益率序列进行建模。但绝大部分金融序列,尤其是外汇收益率序列的波动率不仅具有异方差性,还具有非对称性。所以为刻画外汇收益率序列波动率的异方差性和非对称性,本文创新性的引入了GARCH模型的衍生模型—EGARCH模型。通过EGARCH模型对四种外汇收益率序列建模,得到标准化后的四种外汇残差序列。经实证分析判断,标准化残差序列具有厚尾特征,所以引入能够刻画外汇标准化残差序列厚尾特征的极值理论,来降低其尾部风险。并由EGARCH-EVT组合模型拟合出四种外汇标准化残差序列的边缘分布。为拟合四种外汇标准化残差序列间... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：40 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及现实意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究思路与内容
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究内容
    1.4 本文创新之处
2 边缘模型的设计及理论基础
    2.1 EGARCH模型
    2.2 极值理论
    2.3 本章小结
3 Copula函数及VaR计算
    3.1 Copula函数的定义和性质
    3.2 Copula函数参数估计
        3.2.1 多元正态Copula参数估计和蒙特卡洛模拟方法
        3.2.2 多元 t-Copula 参数估计和蒙特卡洛模拟方法
    3.3 组合资产的风险测度
    3.4 本章小结
4 实证分析
    4.1 样本的选择及处理
    4.2 数据分析
        4.2.1 平稳性检验
        4.2.2 正态性检验
        4.2.3 自相关性检验
    4.3 EGARCH模型的参数估计
    4.4 多元Copula模型的参数估计
    4.5 等权重下的外汇投资组合的Va R及 CVaR
    4.6 最优外汇投资组合权重
    4.7 本章小结
结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GARCH-EVT-COPULA模型的外汇投资组合风险度量研究[J]. 苟红军,陈迅,花拥军.  管理工程学报. 2015(01)
[2]相关性分析中Copula函数的选择[J]. 吴建华,王新军,张颖.  统计研究. 2014(10)
[3]基于CVaR核估计量的风险管理[J]. 黄金波,李仲飞,姚海祥.  管理科学学报. 2014(03)
[4]基于CARR-EVT整体方法的动态日VaR和CVaR模型研究[J]. 赵树然,任培民,赵昕.  数量经济技术经济研究. 2012(11)
[5]基于Copula-AL法的VaR和CVaR的度量与分配[J]. 杜红军,王宗军.  中国管理科学. 2012(03)
[6]基于极值理论估计外汇在险价值VaR[J]. 李相栋,刘召成,刘希玉.  山东财政学院学报. 2011(04)
[7]基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR风险测度[J]. 肖智,傅肖肖,钟波.  南开管理评论. 2008(04)
[8]商业银行外汇风险防范措施研究[J]. 刘金波,刘永祥,王瑶.  哈尔滨金融高等专科学校学报. 2008(01)

硕士论文
[1]外汇市场的波动及外汇风险管理研究[D]. 杨超.天津财经学院 2003



本文编号：3125629