本文選題：Copula函數(shù) + Sklar定理��； 參考：《大連理工大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：Copula函數(shù)代表了一種描述多維隨機(jī)變量的相關(guān)性結(jié)構(gòu)的方法,并且已經(jīng)成為解決金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素的最重要的新工具之一,比如在當(dāng)前金融市場(chǎng)中應(yīng)用最廣泛的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR. 本篇論文首先介紹了Copula函數(shù)的定義及其非常重要的定理,Sklar定理和金融時(shí)間序列模型GARCH模型.然后,我們引入了一個(gè)非常重要的概念：Copula函數(shù)的凸組合,并將其與AR-GARCH模型相結(jié)合,給出了一個(gè)新的計(jì)算VaR的方法.在本篇文章的后半部分,我們用納斯達(dá)克指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)作為模擬數(shù)據(jù)來(lái)擬合投資組合的VaR.模擬的結(jié)果表明,與一個(gè)單一的Copula模型相比,Copula函數(shù)的凸組合模型能夠更加成功的刻畫投資組合的VaR.
[Abstract]:Copula function represents a method to describe the correlation structure of multidimensional random variables, and has become one of the most important new tools to solve the risk factors in financial markets, such as VaR, which is the most widely used risk measure in current financial markets. This paper first introduces the definition of Copula function and its very important theorems Sklar theorem and GARCH model of financial time series model. Then, we introduce a very important concept, the convex combination of the: Copula function, and combine it with the AR-GARCH model, and give a new method to calculate VaR. In the second half of this paper, we use NASDAQ index and S & P index as simulation data to fit VaR of portfolio. The simulation results show that compared with a single Copula model, the convex combination model of Copula function can describe the VaR of portfolio more successfully.
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F224;F830.9

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5 陳子q，

本文編號(hào)：2032589