基于Vine Copula的我国金融市场投资组合选择及风险预测研究

发布时间：2017-11-22 22:18

本文关键词：基于Vine Copula的我国金融市场投资组合选择及风险预测研究

更多相关文章： 相关关系 EVT Copula Vine Copula VaR ES

【摘要】：经济全球化和资本国际化使得不同经济主体之间的相互关系越来越复杂,投资全球化及不间断交易机制进一步加强了全球各金融市场之间的联系,我国国内金融市场随着改革开放的不断深化亦得到蓬勃发展,目前己初步形成了交易场所多层次、交易品种多样化和交易机制多元化等特征的金融市场体系。股票、债券、基金及大宗商品等不同金融产品在市场公开交易,现货、期货、回购等多种交易机制同时存在,这些交易产品及交易机制的差异使得不同金融市场之间的相互关系错综复杂,给投资者的决策以及金融监管部门的政策制定无疑提出了更高要求。因此,以多个市场为研究对象,从综合视角探讨我国现有金融市场体系中不同金融市场间的相互关系,进一步研究投资组合选择及其风险预测等相关问题具有重要的理论和现实意义。本文将债券市场、股票市场、基金市场、股票期货市场、外汇市场、货币市场、商品期货市场和黄金现货市场纳入统一框架下,以2010年4月16日至2014年11月30日间的国债指数、HS300股票指数、上证基金指数、HS300股指期货当月连续交易合约、欧元兑人民币的中间价、上海银行间一周拆借利率、沪铜期货指数和纯度为99.95%的黄金现货指数为样本,首先实证分析了两两金融市场之间的因果关系和动态相关关系,然后在GJR和EVT对各自边缘分布拟合的基础上运用D-Vine和R-Vine Copula三种模型综合探讨了我国不同金融市场之间的净相关关系,且详细分析了所有两两市场在其他任意一个市场条件下的条件相关关系,最后在Vine Copula估计结果的基础上运用Monte Carlo模拟方法对投资组合的风险——VaR和ES进行了预测。实证分析得出以下结论：(1)我国不同金融市场之间所存在的因果关系较少,市场体系中尚缺乏相应的逻辑联系,故我国应进一步加强相关市场建设以完善金融体系结构、增加投融资选择和提供更多市场监管渠道。(2)我国不同两两金融市场间相关关系的大小、特征和波动情况有所差异,故熊市期间选择相关关系稳定且表现较低(或为负数)的市场构建二元投资组合能规避两个市场价格同时下跌时所面临的风险。(3)除了HS300指数与上证基金指数、HS300指数与股指期货指数、外汇指数与沪铜期货指数、沪铜期货指数与黄金现货指数四个组合外,其他两两市场在考虑第三个条件市场后其非条件相关性均大幅降低,故选择对应市场构建三元投资组合能实现有效规避风险的目的；在多个市场条件下(尤其考虑两个以上条件市场时)两两金融市场的条件相关性均低于其非条件相关性,故参与同向(同时多头或空头)投资某两个市场时应选择条件相关性较低的市场构建多元投资组合而不是直接同向投资于具有较高非条件相关性的两个市场以规避市场价格同时下跌的风险。(4) C-Vine、 D-Vine和R-Vine三种Vine Copula模型对我国金融市场相依结构的拟合效果没有显著差异,且在此基础上结合Monte Carlo模型对我国金融市场投资组合在0.95、0.975、0.99和0.995四种分位数水平下的VaR预测相比传统的H-S、M-V及DCC模型具有更高的预测精度。(5)三种Vine Copula模型中仅C-Vine和D-Vine Copula在有效预测我国金融市场投资组合VaR的基础上能进一步准确预测其ES,且D-Vine Copula模型在较高分位数水平下更为优异。稳健性分析表明基于Vine Copula模型所得出的我国金融市场投资组合选择及风险预测的实证结果均具有可靠性,据此提出的政策建议有助于解决投资者遇到的现实问题。本文研究结论对我国金融市场参与者所面临的投资组合选择、风险预测、基金管理评价及相关法律法规的制定等问题具有一定指导价值,其研究思路对我国金融市场投资组合的风险管理相关工作亦具有借鉴意义。但对我国金融市场边缘分布的建模、结合我国金融体系实际特点的Vine Copula模型的构建以及在此基础上的投资组合优化等问题尚待进一步深入研究。
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F832.5

【参考文献】

中国期刊全文数据库前10条

1 叶五一;韦伟;缪柏其;;基于非参数时变Copula模型的美国次贷危机传染分析[J];管理科学学报;2014年11期

2 谢尚宇;姚宏伟;周勇;;基于ARCH-Expectile方法的VaR和ES尾部风险测量[J];中国管理科学;2014年09期

3 蔡风景;崔玉峰;李元;;格兰杰因果图模型及其在股市信息传导中的应用[J];数理统计与管理;2014年04期

4 钟山;傅强;;基于CARE模型的金融市场VaR和ES度量[J];预测;2014年03期

5 张帮正;魏宇;余江;李云红;;基于EVT-Vine-copula的多市场相关性及投资组合选择研究[J];管理科学;2014年03期

6 居姗;袁振飞;;时长不等数据的vine-copula建模及多资产组合VaR分析[J];数理统计与管理;2013年06期

7 刘圆;杨湘豫;;Copula的局部变结构点诊断的实证研究[J];经济数学;2013年03期

8 李磊;叶五一;缪柏其;;基于C藤copula的收益率自相依结构估计以及条件VaR计算[J];中国科学技术大学学报;2013年09期

9 唐振鹏;黄友珀;;组合信用风险测度的藤copula方法[J];系统工程学报;2013年04期

10 王燕;;基于FIGARCH模型的地产股对金融股市场影响分析[J];南开管理评论;2013年04期