本文關(guān)鍵詞：基于半?yún)?shù)Copula的金融市場風(fēng)險(xiǎn)VaR測度研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著金融市場的迅速發(fā)展,金融產(chǎn)品多樣化、市場不穩(wěn)定等因素導(dǎo)致資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的可控性降低,因而對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的研究非常必要。資產(chǎn)的投資組合風(fēng)險(xiǎn)其關(guān)鍵問題是單個(gè)資產(chǎn)邊緣分布的刻畫。雖然在對(duì)金融資產(chǎn)邊緣分布建模時(shí),運(yùn)用半?yún)?shù)方法進(jìn)行建模并不是首次,然而目前對(duì)邊緣分布的建模方法,通常采用固定模型進(jìn)行建模,并沒有對(duì)邊緣分布進(jìn)行精確的建模分析,這種方法具有局限性。本文首先介紹了VaR與Copula的基礎(chǔ)理論。其次,在對(duì)金融資產(chǎn)收益率進(jìn)行邊緣分布建模時(shí),通過選取恰當(dāng)?shù)拈撝蛋呀鹑跁r(shí)間序列的分布分為上尾、下尾和中間部分,提出一種混合參數(shù)和非參數(shù)方法的金融資產(chǎn)分布的半?yún)?shù)建模方法。新的建模方法推廣了以往文獻(xiàn)只選取固定類型厚尾分布的局限性。最后,在實(shí)證部分,本文通過選取邊緣分布擬合程度較好的參數(shù)模型(即上尾t分布、中間部分用拉普拉斯分布、下尾用t分布)、非參數(shù)模型和半?yún)?shù)模型(即上尾GPD分布、中間核估計(jì)、下尾拉普拉斯分布)計(jì)算中房地產(chǎn)、中國國旅以及投資組合的VaR,結(jié)果表明三種模型均通過失敗率檢驗(yàn),半?yún)?shù)模型要優(yōu)于非參數(shù)模型,非參數(shù)模型要優(yōu)于參數(shù)模型,三種模型下的失敗天數(shù)中,組合資產(chǎn)的失敗天數(shù)要小于單個(gè)資產(chǎn)的失敗天數(shù),組合資產(chǎn)可以降低風(fēng)險(xiǎn)。通過采用不同方法計(jì)算的VaR做對(duì)比,說明不考慮分布類型會(huì)造成候選模型的顯著性差異,進(jìn)一步驗(yàn)證了所建模型的必要性和有效性。不同模型對(duì)應(yīng)的候選Copula函數(shù)也存在顯著性差異,但是最優(yōu)結(jié)果脫離不了候選Copula函數(shù),Copula函數(shù)類型的選擇有待進(jìn)一步完善,并且在對(duì)厚尾分布的金融資產(chǎn)構(gòu)建邊緣分布的過程中,采用了4種常見的分布,可以探討其他分布是否也可以對(duì)金融數(shù)據(jù)的尾部進(jìn)行研究。
【關(guān)鍵詞】：VaR Copula 半?yún)?shù) 參數(shù) 非參數(shù)
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F830.9;F224
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 問題背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 VaR研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 Copula研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 研究意義15-16
• 1.4 本文的主要貢獻(xiàn)16-17
• 1.5 全文結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第2章 基礎(chǔ)理論18-27
• 2.1 VaR的基本概念18-20
• 2.1.1 VaR定義18
• 2.1.2 一般分布下VaR的計(jì)算18-19
• 1. 方差協(xié)方差法18-19
• 2. 歷史模擬法19
• 3. 蒙特卡洛模擬法19
• 2.1.3 失敗檢驗(yàn)法19-20
• 2.2 Copula理論概述20-27
• 2.2.1 Copula的定義及特點(diǎn)20-21
• 2.2.2 基于Copula函數(shù)的相關(guān)性測度21-22
• 2.2.3 常見的二元Copula函數(shù)22-27
• 第3章 金融時(shí)間序列的半?yún)?shù)Copula模型27-39
• 3.1 整體思路27-28
• 3.2 邊緣分布建模28-33
• 3.2.1 參數(shù)模型28-30
• 3.2.2 非參數(shù)模型30-31
• 3.2.3 半?yún)?shù)模型31-33
• 3.3 聯(lián)合分布建模33-34
• 3.3.4 Copula的參數(shù)估計(jì)33-34
• 3.3.5 Copula函數(shù)的選擇34
• 3.4 模擬仿真34-39
• 3.4.1 數(shù)據(jù)的選擇及統(tǒng)計(jì)性描述35-36
• 3.4.2 選擇最優(yōu)模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)36-37
• 3.4.3 邊緣分布函數(shù)的評(píng)價(jià)結(jié)果37-39
• 第4章 實(shí)證分析39-50
• 4.1 數(shù)據(jù)的選擇及統(tǒng)計(jì)性描述39-40
• 4.2 邊緣分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)40-41
• 4.3 邊緣分布函數(shù)的選擇41-45
• 4.4 計(jì)算金融資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)VaR45-48
• 4.4.1 基于參數(shù)-Copula方法計(jì)算VaR46
• 4.4.2 基于非參數(shù)-Copula方法計(jì)算VaR46-47
• 4.4.3 基于半?yún)?shù)-Copula方法計(jì)算VaR47-48
• 4.5 實(shí)證結(jié)果比較48-50
• 第5章 結(jié)語與展望50-52
• 5.1 論文主要工作與結(jié)論50-51
• 5.2 研究展望51-52
• 致謝52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 附錄56-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文61

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于半?yún)?shù)Copula的金融市場風(fēng)險(xiǎn)VaR測度研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：364248