【摘要】：我國的開放式基金在風(fēng)險管理中要求有更高的風(fēng)險測度技術(shù),而VaR是目前金融風(fēng)險測度的主流指標(biāo),其計算方法有很多,由此形成的模型也有很多�？紤]到計算的精確性和簡便性,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資產(chǎn)的尖峰厚尾性；VaR為風(fēng)險測度的指標(biāo),用于描述投資組合的波動性風(fēng)險的大小,通過蒙特卡羅模擬法計算出來。 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)估計方法,然后介紹VaR,在詳細(xì)總結(jié)VaR計算方法的基礎(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象,對其前十大重倉的股票組成的投資組合進(jìn)行風(fēng)險測度,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)管部門對開放式基金投資組合進(jìn)行風(fēng)險測度提供參考依據(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F832.48;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2401807