基于vine copula方法的股市组合动态VaR测度及预测模型研究

发布时间：2017-08-06 06:00

  本文关键词：基于vine copula方法的股市组合动态VaR测度及预测模型研究

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【摘要】：以世界十大股票市场指数为例,运用滚动Monte Carlo模拟技术,实证计算了R-vine、Dvine、C-vine及R-vine all t四种vine copula结构对投资组合的动态VaR预测值,并进一步运用严谨的Back-testing检验方法,实证对比了上述四种vine copula结构对投资组合的VaR预测能力的优劣.实证结果显示:不论是在等权重还是在mean-CVaR约束条件下,R-vine对投资组合的VaR预测效果是最好的.特别在高分位数水平下,其表现得更为突出.另外,D-vine的预测精度总体上要高于C-vine和R-vine all t的,而节点间全为t copula的R-vine all t表现相对较差.
【作者单位】： 西南交通大学经济管理学院;
【关键词】： vine copula 滚动Monte Carlo模拟 动态VaR测度 组合风险
【基金】：国家自然科学基金(71371157,71372109,71401077) 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20120184110020)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： o引言美国2007-2008年的次贷危机,再一次地证实了金融风险管理对金融机构的重要性W自巴塞尔协议I(1988年)和II(2006年)后,VaR(Value at Risk)逐渐成为度量单个资产或投资组合风险的标准方法队另外,VaR因其明确的经济含义、易操作性及严谨的统计方法等优点,也使它成为主流风险

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本文编号：628594