本文關(guān)鍵詞：基于Copula的投資組合風(fēng)險(xiǎn)分析與實(shí)證研究

  更多相關(guān)文章： t-Copula EGARCH-t 風(fēng)險(xiǎn)分析 投資組合 VaR

【摘要】：在金融領(lǐng)域,風(fēng)險(xiǎn)無(wú)處不在。對(duì)投資者而言,風(fēng)險(xiǎn)雖然不能消除,但是可以通過(guò)分散投資來(lái)降低,使得在收益一定的情況,把風(fēng)險(xiǎn)控制在自己能夠承受的范圍內(nèi)。如果對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)過(guò)于保守,可能會(huì)使得投資者錯(cuò)失良好的投資機(jī)會(huì);如果低估了投資風(fēng)險(xiǎn),可能會(huì)給投資者帶來(lái)更大的損失。因此,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確度量非常重要。投資組合風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確測(cè)量的關(guān)鍵,是對(duì)投資組合資產(chǎn)之間相依關(guān)系的分析和刻畫(huà)。在Copula理論未被引入金融領(lǐng)域之前,對(duì)金融資產(chǎn)相關(guān)性的分析都是基于線(xiàn)性假設(shè)的前提,采用線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)來(lái)捕捉金融資產(chǎn)之間的相依關(guān)系。但在實(shí)際情況中,金融資產(chǎn)之間的關(guān)系多數(shù)是非線(xiàn)性的,采用線(xiàn)性關(guān)系估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)值是不準(zhǔn)確的。在不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)值的指導(dǎo)下,可能投資者的投資決策并不能達(dá)到降低風(fēng)險(xiǎn)的目的。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文在Copula理論的視角下,聯(lián)合能夠充分刻畫(huà)資產(chǎn)收益率尖峰、厚尾和波動(dòng)性等程序化現(xiàn)象的GARCH模型,對(duì)投資組合風(fēng)險(xiǎn)的度量進(jìn)行實(shí)證研究。本文首先系統(tǒng)梳理了國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究,從理論出發(fā),對(duì)度量投資組合風(fēng)險(xiǎn)的工具—在險(xiǎn)價(jià)值Va R的估算方法、刻畫(huà)單個(gè)金融資產(chǎn)收益率程序化現(xiàn)象GARCH模型的種類(lèi)及殘差分布特征和捕捉變量之間相依結(jié)構(gòu)Copula模型的種類(lèi)及不同Copula模型刻畫(huà)的相依結(jié)構(gòu)特征,尤其是尾部相依結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行詳細(xì)介紹。在理論基礎(chǔ)上,本文以騰訊和萬(wàn)科兩支股票自2005年6月28日至2015年3月18日的收盤(pán)價(jià)為研究對(duì)象,運(yùn)用Eviews7.0及Matlab2009b對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。本文的主要結(jié)論如下:第一,通過(guò)采用GARCH模型對(duì)騰訊和萬(wàn)科股票日收益率尖峰、厚尾及波動(dòng)聚集性進(jìn)行刻畫(huà),結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩支股票收益率具有杠桿效應(yīng)。騰訊股票收益率負(fù)向日收益率變化產(chǎn)生的影響大于正向日收益率變化產(chǎn)生的影響,萬(wàn)科股票收益率的杠桿效應(yīng)與騰訊的恰好相反。第二,通過(guò)Copula模型對(duì)兩支股票的相依模式進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)兩者股票具有對(duì)稱(chēng)的尾部相依性。并且秩相關(guān)性很低,結(jié)果表明由這兩支股票作為投資組合切實(shí)可行。第三,在投資組合可行的前提上,采用蒙特卡洛模擬法估算投資組合的風(fēng)險(xiǎn)值。經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)基于t-Copula-EGARCH-t模型估算的投資組合風(fēng)險(xiǎn)值最為有效。第四,在有效模型的基礎(chǔ)上,確定騰訊和萬(wàn)科兩支股票的投資比重。通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn),兩支股票的最優(yōu)投資比重為0.3:0.7。
【關(guān)鍵詞】：t-Copula EGARCH-t 風(fēng)險(xiǎn)分析 投資組合 VaR
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-16
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述8-14
• 1.2.1 關(guān)于VaR研究綜述8-10
• 1.2.2 關(guān)于資產(chǎn)收益率分布研究綜述10-12
• 1.2.3 關(guān)于Copula理論研究綜述12-14
• 1.3 本文的基本框架14-16
• 第二章 投資組合風(fēng)險(xiǎn)度量相關(guān)理論16-25
• 2.1 金融資產(chǎn)收益率分布特征和GARCH模型16-18
• 2.1.1 金融資產(chǎn)收益率的分布特征16
• 2.1.2 GARCH模型的介紹16-18
• 2.2 相依結(jié)構(gòu)Copula的介紹18-20
• 2.2.1 Copula函數(shù)的優(yōu)越性18
• 2.2.2 Copula函數(shù)的定理和分類(lèi)18-20
• 2.3 在險(xiǎn)價(jià)值VaR20-24
• 2.3.1 在險(xiǎn)價(jià)值VaR的概念20-21
• 2.3.2 在險(xiǎn)價(jià)值法的計(jì)算步驟與計(jì)算思想21-22
• 2.3.3 在險(xiǎn)價(jià)值VaR的計(jì)算方法22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 投資組合研究對(duì)象的選取及樣本數(shù)據(jù)分析25-34
• 3.1 研究對(duì)象的選取25-26
• 3.2 樣本統(tǒng)計(jì)量的描述性統(tǒng)計(jì)分析26-28
• 3.3 正態(tài)性檢驗(yàn)28-29
• 3.4 平穩(wěn)性檢驗(yàn)29-32
• 3.5 異方差檢驗(yàn)32-33
• 3.6 本章小結(jié)33-34
• 第四章 邊緣分布構(gòu)造34-43
• 4.1 GARCH模型的介紹34-38
• 4.1.1 三種GARCH模型34-36
• 4.1.2 殘差序列的分布36-38
• 4.2 模型中的參數(shù)估計(jì)38-41
• 4.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)41-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第五章樣本間相依性分析43-53
• 5.1 Copula函數(shù)相關(guān)理論的介紹43-45
• 5.1.1 橢圓Copula函數(shù)43-44
• 5.1.2 阿基米德Copula函數(shù)44-45
• 5.2 Q-Q圖檢驗(yàn)45-46
• 5.3 Copula模型的參數(shù)估計(jì)與選擇46-48
• 5.3.1 基于Copula函數(shù)的時(shí)間序列模型46
• 5.3.2 Copula模型的參數(shù)估計(jì)46-47
• 5.3.3 Copula模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)47
• 5.3.4 Copula模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果和歐氏距離檢驗(yàn)47-48
• 5.4 基于Copula模型的相關(guān)性測(cè)度與分析48-51
• 5.5 本章小結(jié)51-53
• 第六章 基于Copula的投資組合風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算53-59
• 6.1 蒙特卡洛模擬計(jì)算步驟53
• 6.2 在險(xiǎn)價(jià)值VaR的計(jì)算53-54
• 6.3 VaR值的有效性檢驗(yàn)54-56
• 6.4 最優(yōu)投資權(quán)重的確定56-57
• 6.5 本章小結(jié)57-59
• 第七章 結(jié)論與展望59-61
• 7.1 結(jié)論59
• 7.2 研究展望59-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 附錄一67-69
• 附錄二69-71
• 附錄三：攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文71

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1017140