沪深股市的相关结构分析与投资组合风险度量——基于ARFIMA-GARCH-Copula模型

发布时间：2017-11-04 08:09

  本文关键词：沪深股市的相关结构分析与投资组合风险度量——基于ARFIMA-GARCH-Copula模型

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【摘要】：金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMAGARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用Monte Carlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCHCopula模型能更准确地度量投资组合风险。
【作者单位】： 合肥工业大学数学学院;
【基金】：国家重大科研装备研制项目(ZDYZ2012-1) 安徽省自然科学基金资助项目(1208085MF91) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(J2014HGXJ0072)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 0引言在金融市场迅速发展、金融创新不断深入的今天,国际和国内金融市场之间的联系日趋紧密,市场之间的相关关系也更加复杂化,而金融市场的波动也日益加剧,金融风险明显增大。与此同时金融资产的相关性分析越来越成为学术界的研究热点,学术界关于金融市场相关性的分析虽然很多

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5 王s，

本文编号：1138544