資產(chǎn)間相關(guān)性的研究在金融數(shù)量分析上具有至關(guān)重要的作用。如今對單個資產(chǎn)風(fēng)險的度量已經(jīng)不能滿足投資者的需求了,投資組合的風(fēng)險研究已受到學(xué)術(shù)界廣泛的關(guān)注,然而資產(chǎn)間的相關(guān)關(guān)系卻在很大程度上影響著VaR值的計算。傳統(tǒng)的投資組合理論認(rèn)為,資產(chǎn)間的聯(lián)合分布服從多元正態(tài)分布,并且資產(chǎn)間的相關(guān)性可以通過線性相關(guān)系數(shù)來描述,投資者可以通過投資于相關(guān)性較低的不同資產(chǎn)來規(guī)避風(fēng)險。然而在現(xiàn)實的金融市場中常常會發(fā)生這樣一種現(xiàn)象:即對于兩個不同的金融市場,它們具有完全不同的線性相關(guān)性的,但發(fā)生極端事件的數(shù)量卻幾乎是相同的。這種現(xiàn)象說明了線性相關(guān)系數(shù)存在不適用性。近年發(fā)展起來的,一種新的度量金融變量間相關(guān)關(guān)系的工具——Copula函數(shù),與線性相關(guān)系數(shù)相比具有更加靈活和準(zhǔn)確的優(yōu)勢。通過對國內(nèi)Copula函數(shù)的研究分析,我們發(fā)現(xiàn)目前常用于金融資產(chǎn)相關(guān)性研究的Copula函數(shù)為正態(tài)Copula函數(shù)和t-Copula函數(shù),但它們都只能描述資產(chǎn)間的對稱相關(guān)性。于是本文在對Copula函數(shù)理論進(jìn)行闡述的基礎(chǔ)上,引入了能描述變量間非對稱性關(guān)系的skst-Copula函數(shù),并結(jié)合GARCH模型建立了skst-Copula-GARC... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容
2 Copula 理論與介紹
    2.1 Copula 理論產(chǎn)生的背景
    2.2 Copula 函數(shù)簡介
        2.2.1 Copula 函數(shù)的定義
        2.2.2 Copula 函數(shù)的性質(zhì)
    2.3 常用的Copula 函數(shù)與相關(guān)性分析
        2.3.1 正態(tài)Copula 函數(shù)
        2.3.2 t-Copula 函數(shù)
        2.3.3 阿基米德Copula 函數(shù)
        2.3.4 極值Copula 函數(shù)
        2.3.5 偏t-Copula (Multivariate Skewed t Copula，skst-Copula)函數(shù)
        2.3.6 常用的二元Copula 函數(shù)的相關(guān)性分析
    2.4 Copula 函數(shù)的參數(shù)估計
        2.4.1 最大似然估計方法（the maximum likelihood (ML) method）
        2.4.2 邊際分布推導(dǎo)法(the method of Inference Functions for Margins(IFM))
        2.4.3 CML(the Canonical Maximum Likelihood method)方法
        2.4.4 對于Archimedean Copula 的參數(shù)估計
    2.5 Copula 模型的構(gòu)建方法
    2.6 Copula 模型的檢驗
        2.6.1 χ~2 檢驗
        2.6.2 K-S 檢驗
3 GARCH 類模型分析與應(yīng)用
    3.1 GARCH 模型介紹
    3.2 GARCH 類模型的發(fā)展
        3.2.1 ARCH 模型
        3.2.2 GARCH 模型
        3.2.3 ARCH-M 模型
        3.2.4 EGARCH 模型
        3.2.5 TGARCH 模型
        3.2.6 因子GARCH(Factor GARCH)模型
    3.3 GARCH 類模型的設(shè)定
    3.4 GARCH 類模型的參數(shù)估計
    3.5 GARCH 類模型的檢驗
4 基于 GARCH 模型和 Copula 理論的建模及實證研究
    4.1 Copula-GARCH 模型的構(gòu)建
        4.1.1 確定邊際分布模型
        4.1.2 Copula 函數(shù)的選取
    4.2 skst-Copula-GARCH 模型的估計與檢驗分析
        4.2.1 Copula-GARCH 模型的估計
        4.2.2 Copula-GARCH 模型的檢驗
    4.3 結(jié)論
5 Skst-Copula-GARCH 在風(fēng)險度量 VaR 上的應(yīng)用研究
    5.1 VaR 的基本概念
    5.2 VaR 的計算方法
        5.2.1 協(xié)方差矩陣法
        5.2.2 歷史模擬法
        5.2.3 蒙特卡羅模擬方法
        5.2.4 多變量的蒙特卡羅模擬
    5.3 傳統(tǒng)VaR 計算中存在的問題
        5.3.1 模型設(shè)定的偏差
        5.3.2 相關(guān)系數(shù)的缺陷
    5.4 Copula 函數(shù)的優(yōu)勢
    5.5 引入Copula 函數(shù)和蒙特卡羅模擬方法的VaR 計算
    5.6 VaR 的事后檢驗
    5.7 關(guān)于中國資本市場投資組合的VaR 實證研究
        5.7.1 實證研究過程
        5.7.2 數(shù)據(jù)處理結(jié)果
6 文章總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄
    B. 本文中所用到的部分程序


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Copula函數(shù)的金融市場尾部相關(guān)性分析[J]. 任仙玲,張世英.  統(tǒng)計與信息論壇. 2008(06)
[2]基于Copula-SV模型的金融投資組合風(fēng)險分析[J]. 戰(zhàn)雪麗,張世英.  系統(tǒng)管理學(xué)報. 2007(03)
[3]多元Copula-GARCH模型及其在金融風(fēng)險分析上的應(yīng)用[J]. 韋艷華,張世英.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2007(03)
[4]金融市場動態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu)的研究[J]. 韋艷華,張世英.  系統(tǒng)工程學(xué)報. 2006(03)
[5]基于Copula-GARCH-EVT的資產(chǎn)組合選擇模型及其混合遺傳算法[J]. 劉志東.  系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用. 2006(02)
[6]基于Copula函數(shù)度量違約相關(guān)性[J]. 朱世武.  統(tǒng)計研究. 2005(04)
[7]改進(jìn)Copula對數(shù)據(jù)擬合的方法[J]. 史道濟(jì),姚慶祝.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2004(04)
[8]多金融資產(chǎn)風(fēng)險價值的Copula計量方法研究[J]. 張明恒.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2004(04)
[9]Copula理論在金融上的應(yīng)用[J]. 韋艷華,張世英,孟利鋒.  西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2003(05)
[10]二元極值分布的一個性質(zhì)[J]. 史道濟(jì).  應(yīng)用概率統(tǒng)計. 2003(01)

碩士論文
[1]Copula函數(shù)的比較及在VaR度量中的應(yīng)用研究[D]. 林瑩.廈門大學(xué) 2007



本文編號：3190810