【摘要】：我國的開放式基金在風(fēng)險(xiǎn)管理中要求有更高的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度技術(shù),而VaR是目前金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的主流指標(biāo),其計(jì)算方法有很多,由此形成的模型也有很多。考慮到計(jì)算的精確性和簡(jiǎn)便性,本文提出了多元Copula-SV-VaR模型。其中,Copula為連接函數(shù),用于描述投資組合中金融資產(chǎn)之間的相關(guān)關(guān)系,這種相關(guān)關(guān)系是非線性的；SV為隨機(jī)波動(dòng)模型,用于描述投資組合中金融資產(chǎn)的邊際分布,相比GARCH模型能更好地描述單個(gè)資產(chǎn)的尖峰厚尾性；VaR為風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的指標(biāo),用于描述投資組合的波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的大小,通過蒙特卡羅模擬法計(jì)算出來。 本文首先介紹Copula理論,著重介紹常用Copula函數(shù)的特點(diǎn)及適用范圍,與Copula模型的參數(shù)估計(jì)方法及其適用范圍,并指出概率積分變換在Copula理論中的重要意義,再介紹SV模型,著重介紹SV模型的分類與參數(shù)估計(jì)方法,然后介紹VaR,在詳細(xì)總結(jié)VaR計(jì)算方法的基礎(chǔ)上著重介紹均值—方差法和蒙特卡羅法兩種計(jì)算方法,以便于理解和構(gòu)建模型。在實(shí)證研究中,選擇華夏大盤精選混合開放式基金為研究對(duì)象,對(duì)其前十大重倉的股票組成的投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度,通過比較Copula-SV-VaR與Vari ance-Covariance-VaR的大小,以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性,通過比較Copula-SV-VaR與Copula-GARCH-VaR的大小,以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木_性。通過從理論和實(shí)證上詳細(xì)介紹多元Copula-SV-VaR模型,希望能為我國的基金管理公司或基金監(jiān)管部門對(duì)開放式基金投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度提供參考依據(jù)。
[Abstract]:Open-end funds in our country require higher risk measurement technology in risk management, and VaR is the mainstream index of financial risk measurement at present. There are many calculation methods and many models. Considering the accuracy and simplicity of the calculation, a multivariate Copula-SV-VaR model is proposed in this paper. Among them, Copula is the connection function, which is used to describe the correlation between the financial assets in the portfolio, which is nonlinear. SV is a stochastic volatility model, which is used to describe the marginal distribution of financial assets in the portfolio. Compared with the GARCH model, it can better describe the peak and thick tail of a single asset. VaR is the index of risk measurement, which is used to describe the volatility risk of portfolio, which is calculated by Monte Carlo simulation. This paper first introduces the Copula theory, emphasizes on the characteristics and application range of the commonly used Copula function, and the parameter estimation method of the Copula model and its applicable scope, and points out the important significance of the probabilistic integral transformation in the Copula theory, and then introduces the SV model. This paper mainly introduces the classification and parameter estimation of SV model, and then introduces two calculation methods, mean variance method and Monte Carlo method, based on the detailed summary of VaR calculation methods, so as to facilitate the understanding and construction of the model. In the empirical study, the paper chooses China's large stock market as the research object, and measures the risk of its top ten stocks, and compares the size of Copula-SV-VaR and Vari ance-Covariance-VaR. The accuracy of the model is verified by comparing the size of Copula-SV-VaR and Copula-GARCH-VaR. By introducing the multivariate Copula-SV-VaR model theoretically and empirically, this paper hopes to provide a reference for fund management companies or fund regulators to measure the risk of open-end fund portfolio.
【學(xué)位授予單位】：五邑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F832.48;F224

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 姜偉;黃安定;;金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度理論發(fā)展及評(píng)價(jià)[J];當(dāng)代經(jīng)濟(jì)(下半月);2007年08期

2 韋艷華,張世英;金融市場(chǎng)的相關(guān)性分析——Copula-GARCH模型及其應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程;2004年04期

3 韋艷華;齊樹天;;亞洲新興市場(chǎng)金融危機(jī)傳染問題研究——基于Copula理論的檢驗(yàn)方法[J];國際金融研究;2008年09期

4 詹原瑞,羅健宇;基于極值理論和Copula的災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)建模研究[J];哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年01期

5 任仙玲;張世英;;基于核估計(jì)及多元阿基米德Copula的投資組合風(fēng)險(xiǎn)分析[J];管理科學(xué);2007年05期

6 楊湘豫;肖璐;;開放式基金投資組合風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證——基于copula的分析[J];經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué);2009年03期

7 陳守東;胡錚洋;孔繁利;;Copula函數(shù)度量風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的Monte Carlo模擬[J];吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào);2006年02期

8 單國莉,陳東峰;一種確定最優(yōu)Copula的方法及應(yīng)用[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2005年04期

9 張明恒;多金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的Copula計(jì)量方法研究[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2004年04期

10 劉曉星;邱桂華;;基于極值理論的我國股票市場(chǎng)流動(dòng)性調(diào)整的VaR和ES研究[J];廣東商學(xué)院學(xué)報(bào);2009年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 劉瓊芳;基于Copula理論的金融時(shí)間序列相依性研究[D];重慶大學(xué);2010年

2 李偉;基于金融波動(dòng)模型的Copula函數(shù)建模與應(yīng)用研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2008年

3 趙麗琴;基于Copula函數(shù)的金融風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D];廈門大學(xué);2009年

4 韓鐵;信用違約互換組合定價(jià)方法研究[D];天津大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 謝莉莉;商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)整合的Copula方法[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

2 陳可;Copula理論及其在經(jīng)濟(jì)保險(xiǎn)中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2010年

3 張格;VaR模型中的分位點(diǎn)水平內(nèi)生化[D];華中科技大學(xué);2004年

4 黃杰偉;基于馬爾可夫結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換隨機(jī)波動(dòng)模型的股市波動(dòng)性研究[D];湖南大學(xué);2005年

5 劉大偉;基于Copula-GARCH方法的投資組合與VaR計(jì)量研究[D];天津科技大學(xué);2006年

6 王紅蓮;連接函數(shù)（Copula）理論及其在金融中的應(yīng)用[D];上海財(cái)經(jīng)大學(xué);2006年

7 徐永坤;基于隨機(jī)波動(dòng)模型的中國股市波動(dòng)性實(shí)證研究[D];復(fù)旦大學(xué);2008年

8 邢琳琳;基于極值理論和Copula函數(shù)的中國基金市場(chǎng)投資組合VaR研究[D];重慶大學(xué);2009年

9 張鵬;基于Copula選擇的投資組合風(fēng)險(xiǎn)VaR研究[D];重慶大學(xué);2009年

10 唐秋燕;基于極值理論的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）方法及對(duì)滬深300指數(shù)的實(shí)證分析[D];重慶大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：2401807