本文關(guān)鍵詞：基于MCMC算法的時變Copula-GARCH-M-t模型及組合風險預測

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【摘要】：為了準確地量化資產(chǎn)之間的時變相依結(jié)構(gòu)和預測組合風險,本文考慮到投資者對資產(chǎn)風險偏好的差異,假設(shè)資產(chǎn)收益率序列的新息服從標準t分布,提出時變Copula-GARCH-M-t模型,推導了模型參數(shù)的兩步MCMC估計方法,還得到了組合風險(VaR和CVaR)的一步預測方法。最后選取上證綜合指數(shù)和標準普爾500指數(shù),驗證了所提模型及方法的可行性和優(yōu)越性,同時該模型較為準確地量化了兩指數(shù)在次貸危機后的時變相依結(jié)構(gòu)特征。
【作者單位】： 西南政法大學經(jīng)濟學院;重慶大學經(jīng)濟與工商管理學院;
【關(guān)鍵詞】： MCMC算法 Copula-GARCH 風險管理 預測
【基金】：重慶市自然科學基金項目(cstc2012jjA00023) 教育部博士點專項基金(20100191110033) 國家自然科學基金項目(70501015)等資助
【分類號】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言CoPula理論l‘】應用于金融相依結(jié)構(gòu)分析與市場風險度量(、認R12}和c、raRIs])的過程表現(xiàn)為，首先依據(jù)資產(chǎn)的分布特征設(shè)定其收益率的時間序列模型，其次選取適當?shù)腃opula函數(shù)彭選華，傅強:基于MCMC算法的時變Copula-GARCH一M一t模型及組合風險預測181建立相依結(jié)構(gòu)模型，，

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本文編號：1101723