基于藤Copula的外汇投资组合的谱风险测度

发布时间：2017-03-17 07:06

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【摘要】：外汇储备是我国国际储备资产中重要的组成部分,人们通常会选取多种外汇产品,利用各产品之间的相关性来尽可能降低组合的风险.因而对多元外汇储备的风险进行测度变得尤为重要.作为一个新兴资本市场,我国外汇市场的投资者的情绪化程度要比其他发达国家严重很多.忽视投资者的情绪,会造成对市场风险的低估,而这可能招致更大危机.本文引入新的风险度量工具 谱风险理论(SRM),来研究外汇投资组合的风险,给出计算谱风险的藤Copula-SRM算法,并与现代金融风险测度工具 风险价值(Va R)和条件风险价值(CVa R)进行比较.实证表明,谱风险测度不仅能较准确度量投资组合的风险,而且更具灵活性,能为具有不同风险偏好的投资者提供不同的理论依据.考虑到金融资产分布具有典型的“尖峰厚尾”特征,本文首先借助极值理论(EVT)对单个资产的损益分布进行建模.在此基础上引入Copula理论,重点介绍了基于pair-copula高维建模方法的C藤和D藤理论,构建了藤Copula-EVT模型.基于四种外汇资产(美元、欧元、日元和港币)的实证结果表明,基于Frank Copula的C藤结构能更好的描述四种外汇资产的尾部相依结构,且克服了传统Copula的“维数灾难”问题.
【关键词】：藤Copula 极值理论 谱风险测度 多元外汇投资组合
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F832.6
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 多元资产组合的风险度量在国内外的研究进展9
• 1.3 藤Copula函数在金融领域的研究进展与优越性9-10
• 1.4 本文的贡献与创新10-11
• 1.5 论文其余部分安排11-12
• 第二章 金融风险度量12-19
• 2.1 一致性风险度量12
• 2.2 常用风险度量12-14
• 2.2.1 风险价值Va R13
• 2.2.2 条件风险价值CVa R13-14
• 2.3 谱风险度量14-17
• 2.3.1 谱风险测度的定义14-15
• 2.3.2 风险谱函数 () 的选择15-16
• 2.3.3 谱风险度量SRM的离散表达16-17
• 2.4 风险度量的估计方法17-19
• 第三章 极值理论19-24
• 3.1 超阈值(Peaks-Over-Threshold，POT)模型19-20
• 3.1.1 广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution, GPD)20
• 3.2 厚尾分布的尾部拟合20-22
• 3.2.1 阈值 的选取21
• 3.2.2 形状参数 和尺度参数 的估计21-22
• 3.2.3 F的尾部估计22
• 3.3 尾部风险的计算22-24
• 第四章 Copula与藤Copula理论24-33
• 4.1 Copula理论回顾24-26
• 4.1.1 Copula基本定义与Sklar定理24-25
• 4.1.2 Copula基本性质25
• 4.1.3 常见Copula函数25-26
• 4.2 藤Copula分解模型26-31
• 4.2.1 藤Copula分解27-29
• 4.2.2 藤Copula参数估计29-30
• 4.2.3 藤Copula拟合优度检验原理30-31
• 4.3 藤Copula-POT模型31-33
• 4.3.1 藤Copula-POT模型的参数估计31
• 4.3.2 藤Copula-POT模型下的蒙特卡洛模拟31-33
• 第五章 实证研究33-43
• 5.1 基于POT模型的单资产收益率尾部分析33-38
• 5.1.1 样本选取与数据处理33
• 5.1.2 样本数据的描述统计33-35
• 5.1.3 POT模型的参数估计与拟合优度检验35-38
• 5.1.4 基于POT模型的边际尾部风险分析38
• 5.2 基于藤Copula-POT模型的资产组合风险分析38-43
• 5.2.1 藤Copula-POT模型分析38-39
• 5.2.2 藤Copula-POT模型的参数估计与检验39-40
• 5.2.3 基于蒙特卡洛模拟的资产组合风险分析40-43
• 第六章 结论与展望43-45
• 6.1 结论43-44
• 6.2 展望44-45
• 参考文献45-48
• 攻读学位期间完成的论文48-49
• 致谢49-50

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本文编号：252527