基于混合Copula模型的投资组合风险分析

发布时间：2017-10-21 00:05

  本文关键词：基于混合Copula模型的投资组合风险分析

  更多相关文章： 混合Copula GARCH VAR EM算法

【摘要】：在过去的几十年,金融市场的相关性被广泛的研究。由于Copula模型不仅考虑金融时间序列间的相关程度,更考虑其相关结构,已经成为研究金融风险领域多元变量相依结构的重要工具,其在风险管理、资产定价、投资组合构建等方面也有着广泛的应用。 然而,金融市场或股票之间的相关关系是变化的,不会是某一种特定的形式,当股票市场处于牛市或熊市时,相关股票市场之间的协同运动都会明显增强。这种情况下,很难用某一个单一的Copula函数来全面的刻画金融市场之间的相关模式。Mixture-Copula模型可以包含不同类型的Copula函数,同时Mixture-Copula模型可以通过相关参数可以度量变量间的相关程度,而且线性组合系数即权重可以捕获相依结构的不同模式。之前的Copula函数都是在二元的范围内研究,而现实中往往需要考虑的是多个市场、股票的结构。基于此,本文考虑采用Mixture-Copula模型来分析多元市场的相关性结构。 我们选取2002年1月1日至2011年12月31日上证工业指数、商业指数、地产指数三个行业指数序列的2425组数据进行实证分析。对于每一个指数序列分别拟合GARCH类模型来描述边缘分布,选取阿基米德Copula函数中的Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula来构造Mixture-Copula模型。实证的结果表明：(1)结合Multivariate-GARCH-Mixture-Copula模型和蒙特卡洛模拟计算的VAR是有效的,而单一结构t-Copula,Gumbel Copula,Clayton Copula,Frank Copula则会低估了真实的风险。这说明了混合Copula比较真实的描述了潜在的结构。(2)同时我们给出不同置信水平基础上的最优组合系数,对投资组合的风险研究有一定的参考意义。
【关键词】：混合Copula GARCH VAR EM算法
【学位授予单位】：中央民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-6
• 第一章 绪论6-10
• 第一节 研究背景6-7
• 第二节 国内外研究现状7-9
• 第三节 论文结构与创新点9-10
• 第二章 Copula理论10-19
• 第一节 Copula函数定义和性质10-11
• 一、N元Copula函数定义10
• 二、Sklar定理10
• 三、N元Copula函数性质10-11
• 第二节 Copula模型优点11
• 第三节 Copula函数分类11-17
• 一、椭圆Copula函数11-13
• 二、阿基米德Copula函数13-17
• 第四节 Copula函数中的参数估计17-19
• 第三章 Multivariate-GARCH-Mixture-Copula模型19-27
• 第一节 GARCH理论19-20
• 第二节 Mixture-Copula函数介绍20
• 第三节 三元Mixture-Copula函数20-23
• 一、三元Mixture-Copula函数形式20-21
• 二、三元阿基米德函数21-23
• 第四节 Multivariate-Mixture-Copula的参数估计23-25
• 第五节 Multivariate-GARCH-Mixture-Copula模型25-27
• 第四章 Mixture-Copula模型在投资组合分析中的实证研究27-37
• 第一节 模型构建步骤27
• 第二节 基于上证三个指数的实证分析27-37
• 一、描述性统计分析27-30
• 二、边缘分布选取及参数估计30-32
• 三、三元GARCH-Mixture-Copula模型32-33
• 四、VaR计算及模型验证33-37
• 结论及展望37-39
• 参考文献39-41
• 附录41-50
• 攻读学位期间发表的学术论文目录50-51
• 致谢51-52

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1 冉U_香;张翔;;Copula函数在水量水质联合分布频率分析中的应用[A];农业、生态水安全及寒区水科学——第八届中国水论坛摘要集[C];2010年

2 段小兰;郝振纯;;Copula函数在水文应用中的研究进展[A];中国原水论坛专辑[C];2010年

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5 陈子q，

本文编号：1070121