基于Copula的供应链金融质物组合价格风险测度研究
发布时间：2021-06-26 10:50
本文选取白银、铝和铜三种供应链金融质物作为研究对象,在分析三种质物收益率统计特征的基础上,引入Copula模型刻画供应链金融业务中质物收益率的"尖峰厚尾"特征以及质物收益率之间的非线性相关结构;采用Monte Carlo模拟方法测度考虑到极端情况下的质物组合价格风险值CVaR;利用时间平方根法则测度长周期视角下质物组合的价格风险。将CVaR与VaR测度结果进行对比,比较分析短期价格风险与长期价格风险,将Copula模型与传统风险测度方法下计算出的风险值进行对比,以期选取最优测度供应链金融质物组合长期价格风险模型。研究结果表明:从单一质物价格波动特征来看,三种单一质物的收益率均存在非正态分布和"尖峰厚尾"特征,具有一般金融资产收益率分布的特点。从模型的有效性来看,第一,CVaR比VaR能够更好地、全面地测度供应链金融质物组合的价格风险;第二,基于Copula模型的风险测度结果比传统集成风险测度结果的准确性高;第三,平方欧式距离法结果表明在五种Copula模型中,t-Copula是最优刻画供应链金融质物组合收益率间的相依关系的模型。从长短期风险测度结果来看,随着风险期限的增加,质物组合的价...
【文章来源】：运筹与管理. 2020,29(03)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
三种质物日对数收益率变化趋势图
上述分析可知,白银、铝和铜三种样本质物的日对数收益率服从某种尖峰厚尾分布,而常见分布中很难找到这种类型分布,因此本文选用非参法中的核密度估计法来对三种质物的收益率边际分布进行估计。图2中的灰色曲线分别是利用Gaussian核函数求出质物白银、铝和铜的核密度曲线。从图中结果可看出,核密度估计曲线较好地拟合了三种质物日对数收益率,也就是说白银、铝和铜三种质物的核密度估计能够较好地拟合其边际分布。为了进一步确定三种质物的边际分布,本文调用Matlab中的ecdf函数求得样本经验分布函数,如下图中的灰色曲线所示,图中的黑色曲线是采用上一步的Gaussian核函数估计出的分布函数曲线。不难发现,三种质物的经验分布函数图与核密度估计的分布函数图几乎是重合的,基于此,我们可认为利用核密度拟合边缘分布与利用经验分布函数拟合边缘分布的结果是一致的,即利用Gaussian核函数估计供应链金融单一质物的边际分布是合理准确的。
为了进一步确定三种质物的边际分布,本文调用Matlab中的ecdf函数求得样本经验分布函数,如下图中的灰色曲线所示,图中的黑色曲线是采用上一步的Gaussian核函数估计出的分布函数曲线。不难发现,三种质物的经验分布函数图与核密度估计的分布函数图几乎是重合的,基于此,我们可认为利用核密度拟合边缘分布与利用经验分布函数拟合边缘分布的结果是一致的,即利用Gaussian核函数估计供应链金融单一质物的边际分布是合理准确的。3.3 基于多元Copula的质物组合联合分布的确定
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于风险资产结构不确定性的商业银行整合风险度量研究[J]. 姚德权,王文进. 财经理论与实践. 2015(06)
[2]基于Copula-VaR的能源投资组合价格风险度量研究[J]. 赵鲁涛,李婷,张跃军,魏一鸣. 系统工程理论与实践. 2015(03)
[3]存货质押融资中螺纹钢风险价值的控制[J]. 黄云飞,庄新田,王莎莎,李晓青. 东北大学学报(自然科学版). 2015(02)
[4]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)
[5]中国股票市场尾部风险与收益率预测——基于Copula与极值理论的VaR对比研究[J]. 陈坚. 厦门大学学报(哲学社会科学版). 2014(04)
[6]存货质押业务质物组合价格风险决策[J]. 何娟,王建,蒋祥林. 管理评论. 2013(11)
[7]基于Copula函数的商业银行整合风险研究[J]. 刘祥东,刘澄,王洋洋,陆嘉骏. 管理评论. 2013(10)
[8]VaR模型在供应链金融价格风险防范中的应用[J]. 孙元花. 物流技术. 2013(11)
[9]基于Copula-SV-GPD模型的投资组合风险度量[J]. 周孝华,张保帅,董耀武. 管理科学学报. 2012(12)
[10]我国开放式基金绩效评价研究——基于VaR和CVaR模型的比较测试分析[J]. 王娜. 现代商贸工业. 2012(23)
硕士论文
[1]基于CVaR的供应链风险评估研究[D]. 李夏.山东理工大学 2014
[2]基于Copula函数的存货质押业务价格风险的VaR估计与应用[D]. 康丽薇.西南交通大学 2011
[3]基于VaR方法的存货质押融资价格风险衡量与控制[D]. 胡启帆.西南交通大学 2009
本文编号：3251204
【文章来源】：运筹与管理. 2020,29(03)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
三种质物日对数收益率变化趋势图
上述分析可知,白银、铝和铜三种样本质物的日对数收益率服从某种尖峰厚尾分布,而常见分布中很难找到这种类型分布,因此本文选用非参法中的核密度估计法来对三种质物的收益率边际分布进行估计。图2中的灰色曲线分别是利用Gaussian核函数求出质物白银、铝和铜的核密度曲线。从图中结果可看出,核密度估计曲线较好地拟合了三种质物日对数收益率,也就是说白银、铝和铜三种质物的核密度估计能够较好地拟合其边际分布。为了进一步确定三种质物的边际分布,本文调用Matlab中的ecdf函数求得样本经验分布函数,如下图中的灰色曲线所示,图中的黑色曲线是采用上一步的Gaussian核函数估计出的分布函数曲线。不难发现,三种质物的经验分布函数图与核密度估计的分布函数图几乎是重合的,基于此,我们可认为利用核密度拟合边缘分布与利用经验分布函数拟合边缘分布的结果是一致的,即利用Gaussian核函数估计供应链金融单一质物的边际分布是合理准确的。
为了进一步确定三种质物的边际分布,本文调用Matlab中的ecdf函数求得样本经验分布函数,如下图中的灰色曲线所示,图中的黑色曲线是采用上一步的Gaussian核函数估计出的分布函数曲线。不难发现,三种质物的经验分布函数图与核密度估计的分布函数图几乎是重合的,基于此,我们可认为利用核密度拟合边缘分布与利用经验分布函数拟合边缘分布的结果是一致的,即利用Gaussian核函数估计供应链金融单一质物的边际分布是合理准确的。3.3 基于多元Copula的质物组合联合分布的确定
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于风险资产结构不确定性的商业银行整合风险度量研究[J]. 姚德权,王文进. 财经理论与实践. 2015(06)
[2]基于Copula-VaR的能源投资组合价格风险度量研究[J]. 赵鲁涛,李婷,张跃军,魏一鸣. 系统工程理论与实践. 2015(03)
[3]存货质押融资中螺纹钢风险价值的控制[J]. 黄云飞,庄新田,王莎莎,李晓青. 东北大学学报(自然科学版). 2015(02)
[4]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)
[5]中国股票市场尾部风险与收益率预测——基于Copula与极值理论的VaR对比研究[J]. 陈坚. 厦门大学学报(哲学社会科学版). 2014(04)
[6]存货质押业务质物组合价格风险决策[J]. 何娟,王建,蒋祥林. 管理评论. 2013(11)
[7]基于Copula函数的商业银行整合风险研究[J]. 刘祥东,刘澄,王洋洋,陆嘉骏. 管理评论. 2013(10)
[8]VaR模型在供应链金融价格风险防范中的应用[J]. 孙元花. 物流技术. 2013(11)
[9]基于Copula-SV-GPD模型的投资组合风险度量[J]. 周孝华,张保帅,董耀武. 管理科学学报. 2012(12)
[10]我国开放式基金绩效评价研究——基于VaR和CVaR模型的比较测试分析[J]. 王娜. 现代商贸工业. 2012(23)
硕士论文
[1]基于CVaR的供应链风险评估研究[D]. 李夏.山东理工大学 2014
[2]基于Copula函数的存货质押业务价格风险的VaR估计与应用[D]. 康丽薇.西南交通大学 2011
[3]基于VaR方法的存货质押融资价格风险衡量与控制[D]. 胡启帆.西南交通大学 2009
本文编号：3251204
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