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基于GARCH-EVT方法和Copula函數(shù)的組合風(fēng)險分析

發(fā)布時間:2020-03-18 21:07
【摘要】: 金融資產(chǎn)投資組合的風(fēng)險一般受投資組合中單一市場風(fēng)險因子的影響;另一方面受到組合中各風(fēng)險因子相互之間的影響。因此要合理的度量組合的風(fēng)險,首先需要很好的解釋每個單一資產(chǎn)的收益特性,經(jīng)驗(yàn)表明,單一金融資產(chǎn)的收益率波動具有異方差和波動集群性,同時資產(chǎn)的分布并不服從正態(tài)分布,而是呈現(xiàn)出中央呈正態(tài)分布、兩端顯現(xiàn)厚尾分布的特點(diǎn)。GARCH-EVT方法既能說明收益率波動的特性,又能很好的刻畫分布的厚尾特點(diǎn)。其次,Copula通過一個連接函數(shù)將各個資產(chǎn)組合起來,并能體現(xiàn)各資產(chǎn)間的相互關(guān)聯(lián)情況,它是把多維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布用其一維邊際分布連接起來的函數(shù),從而實(shí)現(xiàn)了從單一資產(chǎn)到組合資產(chǎn)的過渡。 本文將結(jié)合參數(shù)、非參數(shù)GARCH技術(shù)和極值理論中GPD分布構(gòu)建金融資產(chǎn)組合中單一資產(chǎn)收益率的邊緣分布,再通過多元正態(tài)Copula和T Copula函數(shù)將這些邊緣分布連接,得到資產(chǎn)組合的聯(lián)合分布模型。我們將首先簡單介紹GARCH-EVT方法,并構(gòu)建單一資產(chǎn)的參數(shù)GARCH-EVT模型和非參數(shù)GARCH-EVT模型;其次利用多元正態(tài)Copula和T-Copula函數(shù)構(gòu)建資產(chǎn)組合聯(lián)合分布函數(shù),實(shí)現(xiàn)從單一資產(chǎn)到組合資產(chǎn)的過渡;最后,對上證四大板塊指數(shù)(上證商業(yè),上證公用,上證工業(yè),上證地產(chǎn))進(jìn)行了模型的實(shí)證分析,利用MC隨機(jī)模擬技術(shù)求得該組合的風(fēng)險價值VaR與CVaR,再通過返回檢驗(yàn)來驗(yàn)證這種方法的有效性。結(jié)果顯示我們提出的方法適用于度量組合的極端風(fēng)險,能夠很好的捕抓金融極端事件發(fā)生下資產(chǎn)組合的風(fēng)險價值,本文的分析結(jié)果對實(shí)際投資者有一定的指導(dǎo)意義。
【圖文】:

自相關(guān)圖,自相關(guān)


14(c)2tr 的自相關(guān)圖 (d)2tz 的自相關(guān)圖圖 1 上證地產(chǎn)收益率序列及新息序列的自相關(guān)圖圖 1 僅給出上證地產(chǎn)板塊收益率序列的自相關(guān)圖,其他圖形類似。圖 1益率序列tr 的自相關(guān)圖,,圖 1(b) 是新息tz 的自相關(guān)圖,圖 1(c)是收益2 的自相關(guān)圖,圖 1(d)是新息平方2tz 的自相關(guān)圖。由這幾個圖形看出,上塊收益率序列存在明顯的 GARCH 效應(yīng)。
【學(xué)位授予單位】:四川大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2007
【分類號】:F830.91;F224

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 李強(qiáng);基于Copula理論和GPD模型的金融市場風(fēng)險測度研究[D];重慶大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 李欣欣;次貸危機(jī)對國際證券市場關(guān)聯(lián)性影響研究[D];吉林大學(xué);2010年

2 喻菲菲;Copula函數(shù)在外匯風(fēng)險管理中的應(yīng)用[D];華東師范大學(xué);2012年



本文編號:2589189

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