本文關(guān)鍵詞：基于M-Copula-SV-t模型的高維組合風(fēng)險(xiǎn)度量

  更多相關(guān)文章： 混合Copula SV-t模型 CVaR 組合風(fēng)險(xiǎn)度量 Monte Carlo模擬

【摘要】：為解決非線性相關(guān)的高維投資組合風(fēng)險(xiǎn)度量問題,本文構(gòu)建了一個(gè)基于M-Copula-SV-t風(fēng)險(xiǎn)度量模型。利用SV-t模型來擬合金融時(shí)序的邊緣分布,并結(jié)合MCMC和Gibbs抽樣法對(duì)邊緣模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì);采用由阿基米德族Copula線性組合構(gòu)成的M-Copula函數(shù)聯(lián)合邊緣分布,并通過極大似然估計(jì)和BFGS算法對(duì)聯(lián)合模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì),進(jìn)而利用Monte Carlo技術(shù)對(duì)最優(yōu)風(fēng)險(xiǎn)投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度;最后以典型匯率構(gòu)建四維國(guó)際投資組合為例,檢驗(yàn)所構(gòu)建模型的可行性和有效性。實(shí)證結(jié)果表明,與單一Copula函數(shù)相比,由Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula線性組合所構(gòu)成的M-Copula函數(shù)能夠更為有效地刻畫資產(chǎn)收益率的相依結(jié)構(gòu)和尾部特征,建立在M-Copula函數(shù)基礎(chǔ)上的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果也更為精確;由模型所計(jì)算的最優(yōu)投資組合權(quán)重為外匯組合投資提供了重要參考。
【作者單位】： 北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;香港大學(xué)經(jīng)濟(jì)和金融學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 混合Copula SV-t模型 CVaR 組合風(fēng)險(xiǎn)度量 Monte Carlo模擬
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71601019,71531013,71402005) 北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助項(xiàng)目(2015000020124G044) 國(guó)家留學(xué)基金資助項(xiàng)目(201506465053) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(FRF-TP-16-000A3)
【分類號(hào)】：F224;F832
【正文快照】： 1引言投資組合的風(fēng)險(xiǎn)度量是現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)管理的重要內(nèi)容。在經(jīng)典的Markowitz均值方差框架下,當(dāng)多項(xiàng)資產(chǎn)收益滿足多元正態(tài)分布時(shí),利用傳統(tǒng)的線性相關(guān)系數(shù)來描述變量之間的相關(guān)性是可行的。然而,現(xiàn)實(shí)生活中的金融時(shí)序通常呈現(xiàn)非正態(tài)性行為和非線性相關(guān),傳統(tǒng)的基于線性相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孫志賓;;混合Copula模型在中國(guó)股市的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2007年20期

2 李娟;戴洪德;劉全輝;;幾種Copula函數(shù)在滬深股市相關(guān)性建模中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2007年24期

3 李軍;;Copula-EVT Based Tail Dependence Structure of Financial Markets in China[J];Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition);2008年01期

4 許建國(guó);杜子平;;非參數(shù)Bernstein Copula理論及其相關(guān)性研究[J];工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì);2009年04期

5 王s，

本文編號(hào)：523851