本文選題：MCMC算法 + Copula-GARCH��； 參考：《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2011年07期

【摘要】：本文假設(shè)單變量時(shí)序的新息服從標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)生t分布,提出多元時(shí)變Copula-GARCH-t模型,利用蒙特卡洛馬爾科夫鏈(MCMC)算法對模型參數(shù)進(jìn)行貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷,給出了多個(gè)資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)VaR和CVaR的度量方法,并基于風(fēng)險(xiǎn)最小化原則確立了最佳的資產(chǎn)配置模型。實(shí)證分析表明,MCMC方法優(yōu)于經(jīng)典的IFM方法,能夠充分捕捉到中美股市的時(shí)變相依結(jié)構(gòu)及相關(guān)系數(shù)和尾部指數(shù)的動態(tài)特征。
[Abstract]:In this paper, we propose a multivariate time-varying Copula-GARCH-t model based on the standard student t distribution for univariate time series, and use the Monte Carlo Markov chain to infer the parameters of the model by Bayesian statistics. The measurement methods of multiple portfolio risk VaR and CVaR are given, and the optimal asset allocation model is established based on the risk minimization principle. The empirical analysis shows that the MCMC method is superior to the classical IFM method and can fully capture the time-dependent structure and the dynamic characteristics of the correlation coefficient and tail index of the Chinese and American stock markets.
【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(70501015) 教育部博士點(diǎn)基金(20100191110033) 重慶大學(xué)研究生科技創(chuàng)新基金(200811A1B0080297)項(xiàng)目的資助
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：1845337