基于混合Copula函数的行业指数投资组合风险度量

发布时间：2018-04-21 03:37

  本文选题：股票市场 + 行业指数　； 参考：《金融理论与实践》2017年05期

【摘要】：考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征,构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模,并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计,通过数学优化和Monte Carlo模拟方法求得投资组合的最优权重,以及相应的Va R和CVa R值。最后,利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析,检验了模型的可行性和有效性,为高维非线性相关的投资组合决策提供有价值的参考。
[Abstract]:Considering the characteristics of non-normality and nonlinear correlation in financial time series, a portfolio risk measurement and optimization model based on mixed Copula function is constructed. The GARCH model is used to model the edge distribution of each financial time series, and the hybrid Copula which can flexibly reflect the upper, lower tail and lower tail correlation is used to connect each edge distribution. BFGS algorithm and maximum likelihood estimation are used to estimate the parameters of the model. The optimal weights of the portfolio and the corresponding values of VaR and CVa R are obtained by means of mathematical optimization and Monte Carlo simulation. Finally, using the data of four industry indices of Chinese stock market, the feasibility and validity of the model are tested, which provides a valuable reference for the high-dimensional nonlinear related portfolio decision.
【作者单位】： 北京科技大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71402005,71531013) 北京市优秀人才培养资助项目(20150000 20124G044) 中央高校基本科研业务费资助项目(FRF-TP-16-014A3)
【分类号】：F830.91

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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5 王s，

本文编号：1780792