基于SVt-EVT-Vine Copula的投资组合VaR研究

发布时间：2017-09-11 09:15

  本文关键词：基于SVt-EVT-Vine Copula的投资组合VaR研究

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【摘要】：针对现有风险度量模型不能准确的模拟高维金融资产收益率风险,以上证指数、沪深300指数和股指期货指数为例,首先利用SVt和EVT对各序列的边缘分布进行建模,然后采用Vine Copula方法分析多序列之间的秩相关关系和极大似然值估计法估计参数,得到RVine,CVine和DVine三种不同树结构的分解模型,通过Monte Carlo模拟法计算出在同一边缘分布不同Vine Copula方法下和在不同边缘分布同一Vine Copula方法下单资产和投资组合的金融风险VaR.经实证检验并分析对比,VaR和返回式检验均表明SVt和EVT相结合对边缘分布有较好的拟合效果,再运用RVine描述资产间的相依结构在度量投资组合金融风险方面更准确合理.
【作者单位】： 宁夏大学数学计算机学院;
【关键词】： Vine Copula 金融风险 VaR 投资组合 返回式检验
【基金】：国家自然科学基金(11361044) 宁夏软科学计划项目(2015)
【分类号】：F830.59;F224
【正文快照】： 1引言 金融风险是指投资者在金融活动中对未来结果不确定性的暴露,度量金融风险尤为重要,目前度量金融风险的主流方法就是风险价值(VaR).在正常的股票市场中,相比于其他度量VaR的方法,随机波动(SV)模型能更好的描述股市收益率波动的动态变化特征,在面对金融时间序列“尖峰厚

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：829854