基于Copula-VaR模型的多元市场资产组合风险价值研究

发布时间：2017-09-18 12:39

  本文关键词：基于Copula-VaR模型的多元市场资产组合风险价值研究

  更多相关文章： 多元市场资产组合 风险管理 VaR Copula-VaR模型

【摘要】：2013年是中国金融市场改革的元年也是其高速发展的一年，各金融投资市场的运行和监管机制被不断完善；资产证券化、期货公司资产管理业务开放、对机构投资者混合市场投资限制的放开、境外资本投资规模约束放宽等等一系列举措，无一不标志着属于中国金融市场的大资管时代已然拉开帷幕。在此时代背景下针对各产业资本、投资公司、私募基金等机构投资者的多元市场资本组合配置和风险管理研究将显得尤为重要。 本文旨在通过利用传统VaR模型以及其延伸的Copula-VaR模型来测度机构投资者在债券市场、股票市场和期货市场三大金融投资市场中不同资产组合的风险价值，以此为机构投资者对其持有的资产组合进行风险管理提供对策建议。本文具体内容如下： 首先，本文将对资产组合风险管理的相关理论及风险价值模型进行系统介绍，以此为本文后续的实证分析提供理论依据和研究思路。 其次，通过对传统资产组合风险管理方法的梳理，分析传统VaR模型在解释跨市场资产组合的风险价值中存在的问题，并提出用Copula函数对传统VaR方法进行改进，构建出Copula-VaR模型来解决多元市场资产组合的收益率边缘分布非正态性问题。 最后，选用Copula-VaR模型对单一市场资产组合和多元市场资产组合的风险定价进行实证分析。基于上述分析和研究，，结合当前我国金融市场运行的现状，以实证研究结果为金融市场的监管者、机构投资者、个人投资者提供有效的、全面的风险管理依据和决策建议，通过新模型和传统模型在求值结果上的比较论证新模型在多元市场资产组合风险价值测量上更具准确性。
【关键词】：多元市场资产组合 风险管理 VaR Copula-VaR模型
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 国内外研究现状及评述11-17
• 1.2.1 国外研究现状12-14
• 1.2.2 国内研究现状14-16
• 1.2.3 国内外研究现状评述16-17
• 1.3 研究内容及方法17-19
• 1.3.1 研究内容17
• 1.3.2 研究方法17-19
• 第2章 本文相关理论及方法19-31
• 2.1 资产组合风险管理相关概念及理论19-22
• 2.1.1 交易性金融资产19
• 2.1.2 金融资产风险类型19-21
• 2.1.3 风险管理理论的发展21-22
• 2.2 VaR 方法概述22-26
• 2.2.1 VaR 概念22-23
• 2.2.2 VaR 参数的选择23-24
• 2.2.3 VaR 的优缺点24-25
• 2.2.4 VaR 概念的扩展及应用25-26
• 2.3 VaR 估值方法体系26-30
• 2.3.1 参数法26-27
• 2.3.2 模拟法27-28
• 2.3.3 极值理论模型28-29
• 2.3.4 VaR 模型的返回检验29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第3章 基于 COPULA 函数的 VAR 模型重构31-42
• 3.1 风险管理对风险价值测度的新要求31-32
• 3.1.1 投资者对资产组合风险价值测度的高要求31-32
• 3.1.2 金融市场风险监管的高要求32
• 3.2 Copula 函数的概念及其应用特点32-33
• 3.2.1 Copula 函数的概念32-33
• 3.2.2 Copula 函数在 VaR 估值上的优点33
• 3.3 资产组合的构建及其收益率序列的构建33-35
• 3.3.1 资产组合的构建33-34
• 3.3.2 资产组合收益率连续时间序列的构建34-35
• 3.4 Copula-VaR 模型的构建35-40
• 3.4.1 Copula-VaR 模型的设计思路35-36
• 3.4.2 Copula-VaR 值计算方法36-37
• 3.4.3 基础资产收益率的边缘分布函数的估计37-38
• 3.4.4 最优拟合 Copula 函数的选择38-39
• 3.4.5 Copula 模型参数的估计39-40
• 3.4.6 Copula-VaR 模型的检验方式40
• 3.5 本章小结40-42
• 第4章 资产组合风险价值度量的实证分析42-55
• 4.1 研究对象的界定及数据样本的选取42-44
• 4.1.1 单一市场资产组合42-43
• 4.1.2 多元市场资产组合43
• 4.1.3 样本数据选取43-44
• 4.2 资产组合收益率序列的分布描述44-49
• 4.2.1 单一市场资产组合收益率分布44-48
• 4.2.2 多元市场资产组合收益率分布48-49
• 4.3 各类资产组合风险价值的计算49-53
• 4.3.1 传统 VaR 方法求值49-51
• 4.3.2 Copula-VaR 模型的 VaR 求值51-53
• 4.4 本章小结53-55
• 第5章 实证结果分析及对策建议55-59
• 5.1 实证结果分析55-57
• 5.1.1 基础资产 VaR 值分析55-56
• 5.1.2 资产组合 VaR 值分析56-57
• 5.2 关于 Copula-VaR 应用的对策建议57-58
• 5.2.1 从机构投资者角度出发57
• 5.2.2 从政府机构角度出发57-58
• 5.3 本章小结58-59
• 结论59-61
• 参考文献61-64
• 致谢64-65
• 作者简介65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王泰强;侯光明;赵宏;;基于VaR的中国有色金属期货市场风险测度研究——以上海期货交易所铝期货和铜期货为例[J];东北财经大学学报;2011年06期

2 郑文通;金融风险管理的VAR方法及其应用[J];国际金融研究;1997年09期

3 刘静;我国股价指数风险价值实证分析[J];经济问题探索;2002年03期

4 刘晓星;;基于VaR的商业银行风险管理研究述评[J];经济研究导刊;2006年06期

5 张铭丽;梁第;;两种VaR计算方法的比较[J];山东省农业管理干部学院学报;2012年03期

6 马玉林,陈伟忠,施红俊;极值理论在VaR中的运用[J];统计与决策;2004年03期

7 周颖;仇晓光;;基于CVaR-GARCH-GED模型的单品种期货风险价值预测[J];统计与决策;2007年18期

8 史道济,关静;沪深股市风险的相关性分析[J];统计研究;2003年10期

9 战雪丽;张世英;;金融风险管理及其度量方法进展研究[J];西安电子科技大学学报(社会科学版);2006年02期

10 韦艳华,张世英,郭焱;金融市场相关程度与相关模式的研究[J];系统工程学报;2004年04期

本文编号：875628