本文關(guān)鍵詞：基于SVt-EVT-Vine Copula的投資組合VaR研究

  更多相關(guān)文章： Vine Copula 金融風(fēng)險 VaR 投資組合 返回式檢驗

【摘要】：針對現(xiàn)有風(fēng)險度量模型不能準確的模擬高維金融資產(chǎn)收益率風(fēng)險,以上證指數(shù)、滬深300指數(shù)和股指期貨指數(shù)為例,首先利用SVt和EVT對各序列的邊緣分布進行建模,然后采用Vine Copula方法分析多序列之間的秩相關(guān)關(guān)系和極大似然值估計法估計參數(shù),得到RVine,CVine和DVine三種不同樹結(jié)構(gòu)的分解模型,通過Monte Carlo模擬法計算出在同一邊緣分布不同Vine Copula方法下和在不同邊緣分布同一Vine Copula方法下單資產(chǎn)和投資組合的金融風(fēng)險VaR.經(jīng)實證檢驗并分析對比,VaR和返回式檢驗均表明SVt和EVT相結(jié)合對邊緣分布有較好的擬合效果,再運用RVine描述資產(chǎn)間的相依結(jié)構(gòu)在度量投資組合金融風(fēng)險方面更準確合理.
【作者單位】： 寧夏大學(xué)數(shù)學(xué)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Vine Copula 金融風(fēng)險 VaR 投資組合 返回式檢驗
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11361044) 寧夏軟科學(xué)計劃項目(2015)
【分類號】：F830.59;F224
【正文快照】： 1引言 金融風(fēng)險是指投資者在金融活動中對未來結(jié)果不確定性的暴露,度量金融風(fēng)險尤為重要,目前度量金融風(fēng)險的主流方法就是風(fēng)險價值(VaR).在正常的股票市場中,相比于其他度量VaR的方法,隨機波動(SV)模型能更好的描述股市收益率波動的動態(tài)變化特征,在面對金融時間序列“尖峰厚

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本文編號：829854