Copula方法在投资组合以及金融市场风险管理中的应用

发布时间：2021-04-09 17:13

　　近年来,随着金融市场的快速发展以及经济全球化的不断深入,金融风险管理也开始面临越来越多的新问题和新挑战。一方面,金融资产之间的相关性变得越来越复杂,传统的线性相关以及误差对称的模型已难以准确反映其风险的相关信息;另一方面,金融风险管理的范围已不仅仅是针对单个金融资产或者资产组合的收益风险,而是拓展到了包括不同市场、不同种类金融风险的综合管理。因此,在这种背景下需要一种新的相关性描述方法来应对日趋复杂的风险管理问题。Copula是一种估计随机变量之间相依关系的连接函数。与传统的相关性分析方法相比,Copula函数能更全面地度量变量之间复杂的相关结构。本文以基于Copula的模型为基础,将不同类型的Copula函数与各种金融风险管理热点问题灵活地结合起来,取得了许多具有实际意义的研究成果。在与现有相关性分析方法进行系统对比和归纳的基础上,作者总结了Copula函数做为一种新型相关性测度的优势,并据此进行了以下研究工作:作者首先使用Copula-GARCH模型对一篮子货币的权重问题进行了研究。考虑到现有的篮子货币权重估计方法忽略了货币之间的关系,在实际运用时极易出现权重估计不显著、多重共线性... 

【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：122 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 导论
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 现代投资组合理论的发展及面临的问题
        1.1.2 Copula 方法在金融风险管理中的应用需要进一步深入
        1.1.3 Copula 方法中的模型选择和参数估计问题
        1.1.4 金融风险识别和度量方法有待提高
        1.1.5 本文研究的重点
    1.2 论文结构
    1.3 本文主要创新点
第2章 研究方法及文献综述
    2.1 Copula 方法概述
        2.1.1 Copula 函数的定义和性质
        2.1.2 Copula 函数的分类
        2.1.3 Copula 方法度量相关性的优势
        2.1.4 Copula 方法的应用文献综述
    2.2 金融风险的识别及度量
        2.2.1 市场风险的识别和度量
        2.2.2 信用风险的识别和度量
        2.2.3 金融风险相关性研究方法
第3章 基于 Copula 的一篮子货币投资组合风险分析
    3.1 一篮子货币简介及问题的提出
    3.2 Copula-GARCH 模型简介
    3.3 基于部分极大似然方法的模型参数估计
    3.4 实证结果及分析
        3.4.1 样本统计性质检验
        3.4.2 模型拟合结果
        3.4.3 结果分析
    3.5 小节
第4章 基于 Copula 的股票连涨和连跌收益率风险分析
    4.1 股票市场连涨和连跌收益率的定义及问题的提出
    4.2 Copula-ACD 模型设定
        4.2.1 Log-ACD 模型设定
        4.2.2 Archimedean Copula 模型设定
    4.3 实证分析结果
        4.3.1 样本统计性质检验
        4.3.2 模型拟合结果
        4.3.3 结果分析
    4.4 小节
第5章 基于 Copula 的股市系统性风险度量研究
    5.1 问题的提出
    5.2 股票市场系统性风险度量模型
        5.2.1 时变beta 模型
        5.2.2 非线性系统性风险度量模型
    5.3 实证分析
        5.3.1 样本选择及相关检验
        5.3.2 基于时变Copula-GARCH 的样本边缘分布和联合分布拟合
        5.3.3 条件VaR 的计算以及非线性框架下系统性风险度量
        5.3.4 模型准确性检验
    5.4 小节
第6章 上市公司信用风险识别及与公司市值相关性分析
    6.1 上市公司信用风险的非参数变量选择方法
        6.1.1 问题的提出
        6.1.2 变量选择方法设计
        6.1.3 实证结果
    6.2 基于Copula 的上市公司信用风险和市值变化相关性分析
        6.2.1 问题的提出
        6.2.2 基于Copula 的相关性模型设计
        6.2.3 实证结果
    6.3 小节
第7章 研究结论和展望
    7.1 本文主要研究工作和结论
    7.2 进一步研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文与取得的其他研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用[J]. 张能福,张佳.  预测. 2010(05)
[2]最优一篮子货币选择问题研究[J]. 赵海蕾,李晓钟.  商业时代. 2010(14)
[3]基于Copula的最小方差套期保值比率[J]. 王玉刚,迟国泰,杨万武.  系统工程理论与实践. 2009(08)
[4]基于模糊支持向量机的上市公司财务困境预测[J]. 杨海军,太雷.  管理科学学报. 2009(03)
[5]基于Copula变点检测的美国次级债金融危机传染分析[J]. 叶五一,缪柏其.  中国管理科学. 2009(03)
[6]基于模糊积分支持向量机集成的商业银行信用风险评估模型研究[J]. 吴冲,郭英见,夏晗.  运筹与管理. 2009(02)
[7]时变贝塔资本资产定价模型实证研究[J]. 林清泉,荣琪.  经济理论与经济管理. 2008(12)
[8]基于连接函数的整合风险度量研究[J]. 侯成琪,王频.  统计研究. 2008(11)
[9]中国股市时变贝塔的统计特征及其在股指期货中的应用[J]. 吴武清,陈敏,刘伟.  系统工程理论与实践. 2008(10)
[10]国外信用风险度量方法及其适用性研究[J]. 韩岗.  国际金融研究. 2008(03)



本文编号：3128005