本文關(guān)鍵詞： Copula GJR-Skewt Monte Carlo模擬 風險預測　出處：《數(shù)學的實踐與認識》2014年18期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對多元投資組合的風險預測,采用GJR-Skewt模型刻畫單資產(chǎn)的厚尾、有偏特征,以及Copula模型刻畫多元投資組合的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu),用Monte Carlo方法模擬金融資產(chǎn)的隨機分布,并結(jié)合滾動時間窗法,對投資組合的未來風險進行樣本外動態(tài)預測.實證結(jié)果表明,Copula-GJR-Skewt模型對資產(chǎn)收益的風險預測能取得滿意的效果;在VaR預測性能上,以GJR-Skewt模型作為邊緣分布函數(shù)時,即使存在系統(tǒng)偏差,也能取得最優(yōu)預測結(jié)果;預設(shè)殘差服從有偏學生分布時,VaR的預測結(jié)果優(yōu)于正態(tài)分布;傳統(tǒng)的Garch-Guassian模型預測能力最差.
[Abstract]:In view of the risk prediction of multiple portfolio, GJR-Skewt model is used to depict the thick tail and biased feature of a single asset, and Copula model is used to describe the nonlinear correlation structure of multiple portfolio. Monte Carlo method is used to simulate the stochastic distribution of financial assets. The results show that the Copula-GJR-Skewt model can achieve satisfactory results in predicting the risk of asset returns, and the performance of the VaR prediction is improved by using the rolling time window method to predict the future risk of the portfolio, and the empirical results show that the Copula-GJR-Skewt model can achieve satisfactory results in predicting the risk of asset returns. When the GJR-Skewt model is used as the edge distribution function, the optimal prediction results can be obtained even if there is a systematic deviation, the prediction results of the preset residuals are better than those of the normal distribution, and the traditional Garch-Guassian model has the worst prediction ability.
【作者單位】： 成都理工大學商學院;
【基金】：國家自然科學基金(71171025) 國家社會科學基金(12BGL024) 教育部人文社科青年基金(10YJCZH086)
【分類號】：F224;F830.91

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1507526