基于藤Copula模型的多资产投资组合的风险度量

发布时间：2017-04-19 11:01

  本文关键词：基于藤Copula模型的多资产投资组合的风险度量，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文利用“藤(Vine)”分解法,将一个多元联合分布函数分解为两两变量间的Pair Copula函数与单变量的密度函数的乘积,构造了Pair Copula-GARCH模型,得到了多元联合分布函数,进而可预测出多资产投资组合的风险。其中每一对Pair copula函数根据变量分布的特性可以选择二元t或正态Copula这种对称的二元Copula函数或者Clayton和Gumbel Copula这种不对称Copula函数来拟合,这就使得资产间的相依性差异可以很准确地被Pair copula结构捕捉到。 文中对三个不同板块的股票日收益率数据组成的投资组合的风险进行了实证分析。通过用GARCH模型对单个资产的收益率分布进行估计,进而与Paircopula进行组合,对模型的参数进行估计,得到了投资组合的联合分布。最后采用历史数据估计法计算出VaR值,预测出了投资组合下一个时期的损失值从而预测它的风险。 用Vine结构分解Copula函数的优点是,由此过程产生的相关矩阵总是正定没有对参数进行限制。再者,它克服了直接利用多元Copula函数构造多变量联合分布时,变量之间存在相关性的、而导致结果的不精确和复杂性的缺陷。相比直接构造多元Copula函数,用藤结构方法将多元联合分布进行分解不要求各个变量之间的独立性假设,因此这种新的方法给构建高维相关结构模型开辟了一条新的路径。
【关键词】：Pair Copula Copula-GARCH VaR 投资组合 藤Copula
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F830.59
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-14
• 1.1 研究的背景与意义7-9
• 1.2 文献综述9-12
• 1.3 文章的框架与论文的创新12-14
• 1.3.1 文章的框架12-13
• 1.3.2 论文的创新13-14
• 2 Copula函数的理论以及Copula-ARCH类模型14-26
• 2.1 Copula函数的介绍14-19
• 2.1.1 Copula函数的定义及基本性质15-16
• 2.1.2 基于Copula函数的相关性测度16-17
• 2.1.3 Copula函数的分类17-19
• 2.2 基于Copula理论用于多资产时间序列模型的建构19-26
• 2.2.1 Copula-ARCH类模型的构建19-23
• 2.2.2 Copula-ARCH类模型的参数估计23-26
• 3 Pair Copula-GARCH 模型26-35
• 3.1 Pair Copula模型的介绍26-31
• 3.1.1 Pair Copula 的分解26-28
• 3.1.2 藤结构的介绍28-31
• 3.2 Pair Copula-GARCH模型的构建和估计31-33
• 3.3 Pair copula-GARCH 模型在多资产组合分析中的应用33-35
• 3.3.1 基于Pair copula分解法用于多资产组合VaR公式的推导33-35
• 4 实证分析35-41
• 4.1 构建边缘分布37-39
• 4.2 Pair copula模型的参数估计和投资组合的在险价值计算39-41
• 5 结论与展望41-43
• 参考文献43-47
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文47-48
• 致谢48

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 韦艳华,张世英;金融市场的相关性分析——Copula-GARCH模型及其应用[J];系统工程;2004年04期

2 卢颖;杜子平;;基于pair-copula方法的高维相关结构构建[J];工业技术经济;2008年05期

3 韦艳华,张世英,孟利锋;Copula理论在金融上的应用[J];西北农林科技大学学报(社会科学版);2003年05期

4 刘大伟;杜子平;;基于Copula方法的投资组合管理研究[J];统计与决策;2006年01期

5 刘大伟;杜子平;;Copula方法在投资组合选择与VaR计量中的应用[J];统计与决策;2006年05期

6 张尧庭;连接函数(copula)技术与金融风险分析[J];统计研究;2002年04期

7 张尧庭;我们应该选用什么样的相关性指标?[J];统计研究;2002年09期

  本文关键词：基于藤Copula模型的多资产投资组合的风险度量，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：316107