【摘要】：對(duì)于多元金融資產(chǎn)組合,針對(duì)資產(chǎn)收益的厚尾性、波動(dòng)的異方差性及資產(chǎn)間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)等特征,采用SV-t模型與極值理論結(jié)合刻畫單個(gè)資產(chǎn)收益的波動(dòng)性及尾部分布特征,應(yīng)用Copula函數(shù)處理多元資產(chǎn)間的相關(guān)性,并結(jié)合Monte Carlo模擬對(duì)投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度.通過對(duì)華安創(chuàng)新基金的實(shí)證分析結(jié)果表明,基于SV-GPD的邊緣分布模型能有效地刻畫金融資產(chǎn)收益時(shí)序并較為精確地處理資產(chǎn)收益尾部的異常變化,相比其他風(fēng)險(xiǎn)度量模型具有更好的優(yōu)越性,基于Copula-SV-GPD模型的多元資產(chǎn)組合對(duì)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度能力更強(qiáng),能有效地管理投資風(fēng)險(xiǎn).
[Abstract]:In view of the characteristics of multiple financial asset portfolio, such as the thick tail of asset income, the heteroscedasticity of volatility and the nonlinear correlation structure between assets, the SV-t model and extreme value theory are used to characterize the volatility and tail distribution of individual asset income. Copula function is used to deal with the correlation between multiple assets, and Monte Carlo simulation is used to measure the risk of portfolio. The empirical analysis of Hua'an Innovation Fund shows that the edge distribution model based on SV-GPD can effectively describe the time series of financial asset income and deal with the abnormal changes of asset income tail accurately. Compared with other risk measurement models, the multi-asset portfolio based on Copula-SV-GPD model has better ability to measure risk, and can effectively manage investment risk.
【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70473107) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(CDJXS11021112)
【分類號(hào)】：F830.59;F224

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本文編號(hào)：2263808