基于Copula的期货投资组合风险测定研究

发布时间：2020-08-18 08:01

【摘要】：当前,复杂多变的外部环境造就了互相作用、互相依赖的极端复杂化的金融系统。它就仿佛是一把双刃剑:高度有效的金融市场的影响力不断增加的同时,更加复杂的市场风险和更加剧烈的市场波动也随之出现。因此,更高的要求必须出现在金融市场的风险研究分析与管控中。在我国不确定性较大的宏观经济环境之下,汇率风险、利率风险、大宗商品风险以及波动风险等不断增加。风险敞口的不断扩大,极大刺激了金融避险产品在国内经济活动主体中的需求,特别是2015年夏的股灾之后,众多投资者对期货市场的关注度空前地提高。财富管理与风险管理已成为我国期货市场的两大重要职能,可以预见期货及其衍生品将愈来愈成为我国不可替代的重要风险管控工具。本文通过选择我国期货市场中不同板块交易热度较高5个品种,得出其基本统计特征,并将之两两构建10个不同的投资组合进行风险测定。针对样本存在的尖峰厚尾特性,本文运用贝叶斯分析方法与蒙特卡洛模拟方法,再结合随机波动模型和Copula理论,通过计算机编程辅助计算的方式,对这些期货投资组合进行深入细致地研究分析,最终得到不同投资权重下各期货投资组合的VaR值。本文的结论是:运用随机波动模型与Copula理论对我国期货市场的投资组合进行风险测定是科学可行的,其分析方法具有普遍的操作意义。
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F224;F724.5
【图文】：

条形图,周收益率,期货,样本分布

图１各期货周收益率样本分布３Ｄ条形图逡逑上而下、从左往右依次是玻璃、豆粕、焦炭、螺纹钢和乙形图。逡逑述逡逑选定的五个期货品种样本数据的统计描述与分析是以概据、整理数据、加工数据进而对之进行统计分析即为描述性数据变得条理化与系统化，最终使得样本数据所隐藏的数。描述性统计的过程通过基本统计量来进行，基本统计量货样本的周收益数据，本文从下列基本统计量中进行分析：算术平均值，它用来描述样本采集的平均位置；其二是标数据偏离均值的程度，可用它来衡量样本品种波动风险的也可称为变异；其三是中位数（ｍｅｄｉａｎ），它表示样本数

标准正态分布,组合风险,广西大学,硕士学位论文

广西大学金融硕士学位论文逦基于Ｃｏｐｕｌａ的期货投资组合风险测定研究逡逑ＱＱ邋Ｐｌｏｔ邋ｏｆ邋Ｓａｍｐｌｅ邋Ｄａｔａ邋ｖｅｒｓｕｓ邋Ｓｔａｎｄａｒｄ邋Ｎｏｒｍａｌ逦ＱＱ邋Ｐｌｏｔ邋ｏｆ邋Ｓａｍｐｌｅ邋Ｄａｔａ邋ｖｅｒｓｕｓ邋Ｓｔａｎｄａｒｄ邋Ｎｏｒｍａｌ逡逑０．６0．Ｓ

周收益率,自相关性,期货,样本

上述图中自上而下、从左往右依次是玻璃、豆粕、焦炭、螺纹钢和乙烯的周收益率逡逑样本的自相关性和偏自相关性图。９５％的置信区间用图中的蓝色实线上下范围来表示，逡逑当滞后阶数（ｌａｇ）大于０时其相关系数落在９５％的置信区间范围内则可认为这个变量逡逑的自相性问题不算严重。通常认为相关系数在0？00至正负０．３０为微相关；在正负０．３０逡逑３５逡逑

【参考文献】