本文關(guān)鍵詞：基于Vine-Copula-POT模型的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著金融全球化進(jìn)程的加深,世界各國(guó)金融市場(chǎng)間的聯(lián)系不斷加強(qiáng),協(xié)同變化趨勢(shì)也持續(xù)增強(qiáng)。近來(lái)金融危機(jī)頻繁發(fā)生,影響范圍從地區(qū)逐漸向全球發(fā)展,這些不斷提醒著人們加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理的必要性。而進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理必須要對(duì)資產(chǎn)間的相關(guān)性加以刻畫(huà),同時(shí)也需要關(guān)注極端風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融市場(chǎng)極大的破壞作用,而傳統(tǒng)方法都假定金融資產(chǎn)組合服從多元正態(tài)分布,且相關(guān)性用線性相關(guān)系數(shù)進(jìn)行刻畫(huà),但這與實(shí)際金融資產(chǎn)間復(fù)雜相關(guān)和各資產(chǎn)分布的尖峰厚尾的特征是不相符的,因此傳統(tǒng)方法在測(cè)度金融風(fēng)險(xiǎn)有所缺陷�；趥鹘y(tǒng)方法的缺陷,本文考慮引入Vine-Copula函數(shù)對(duì)金融資產(chǎn)間的相關(guān)性進(jìn)行刻畫(huà)。 Copula函數(shù)是將邊緣分布函數(shù)與聯(lián)合分布函數(shù)連接起來(lái)的函數(shù),不僅能夠刻畫(huà)相關(guān)性同時(shí)也能夠描述相依結(jié)構(gòu),因此非常適合進(jìn)行金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度。雖然多元Copula函數(shù)已能夠較好的描述資產(chǎn)組合的相關(guān)性,但是常用的多元Copula函數(shù)都假定邊緣分布服從正態(tài)分布或是t分布,具有一定的局限性,為克服這些局限,本文使用較新穎的Vine-Copula對(duì)資產(chǎn)組合相關(guān)結(jié)構(gòu)進(jìn)行刻畫(huà),Vine-Copula利用pair-Copula分解技術(shù)對(duì)資產(chǎn)組合的聯(lián)合分布進(jìn)行分解,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)資產(chǎn)組合相關(guān)性的描述。而在邊緣分布建模時(shí)本文選用極值理論P(yáng)OT (Peak over Threshold)模型,POT模型專(zhuān)門(mén)對(duì)分布尾部極端變異性數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,因此非常適合金融資產(chǎn)尾部建模。本文圍繞金融資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度主要做了如下工作：首先詳細(xì)介紹了邊緣分布模型POT模型,并且利用該模型對(duì)上證綜指2000年1月1日到2014年12月31日內(nèi)所有交易日收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并利用滾動(dòng)時(shí)間窗動(dòng)態(tài)VaR(Value at Risk,風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值)對(duì)上證綜指風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)度,實(shí)證結(jié)果表明基于GARCH-POT模型得到的VaR預(yù)測(cè)值比資產(chǎn)收益率正態(tài)分布假定(GARCH-norm)得到的預(yù)測(cè)值更穩(wěn)健,并且在高置信水平下更準(zhǔn)確,因此GARCH-POT能夠比傳統(tǒng)正態(tài)分布假定更好的測(cè)度資產(chǎn)收益率的風(fēng)險(xiǎn)。其次本文詳細(xì)介紹了Vine-Copula模型,并結(jié)合POT模型對(duì)東亞地區(qū)5個(gè)主要股指和美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)進(jìn)行資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度,同時(shí)也利用滾動(dòng)時(shí)間窗動(dòng)態(tài)VaR對(duì)資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)度,并利用Kupiec以然比檢驗(yàn)對(duì)VaR進(jìn)行了回測(cè)檢驗(yàn),實(shí)證結(jié)果表明基于R-Vine-Copula-POT計(jì)算的VaR在所有模型中是最準(zhǔn)確的,這也驗(yàn)證了R-Vine-Copula函數(shù)在測(cè)度資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的優(yōu)越性。最后對(duì)本文進(jìn)行總結(jié),闡述本文研究不足之處和未來(lái)研究空間。
【關(guān)鍵詞】：極值理論 Vine-Copula 風(fēng)險(xiǎn)度量 投資組合
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1;F830.9
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 引言9-16
• 1.1 研究背景及研究意義9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 文獻(xiàn)綜述10-13
• 1.2.1 邊緣分布POT模型10-11
• 1.2.2 Copula理論和Vine-Copula理論11-13
• 1.3 基本框架13-14
• 1.4 本文的創(chuàng)新點(diǎn)14-16
• 第二章 單資產(chǎn)POT模型及其應(yīng)用16-31
• 2.1 極值理論簡(jiǎn)介16-17
• 2.2 POT模型17-23
• 2.2.1 廣義帕累托分布-GPD18-19
• 2.2.2 條件超閾值分布19-20
• 2.2.3 閾值選取20-21
• 2.2.4 參數(shù)估計(jì)21-22
• 2.2.5 POT模型中動(dòng)態(tài)VaR和CVaR的計(jì)算22-23
• 2.3 異方差建模23-24
• 2.4 實(shí)證分析24-29
• 2.5 本章小結(jié)29-31
• 第三章 Vine-Copula理論與實(shí)證31-53
• 3.1 Copula理論簡(jiǎn)介31-35
• 3.1.1 Sklar定理31-32
• 3.1.2 條件Copula函數(shù)32-33
• 3.1.3 常用的一些Copula函數(shù)33-35
• 3.2 Vine-Copula理論35-40
• 3.2.1 pair-Copula分解36-37
• 3.2.2 Vine-Copula37-39
• 3.2.3 Vine結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的選擇39-40
• 3.3 參數(shù)估計(jì)40-41
• 3.3.1 一步極大似然法40-41
• 3.3.2 兩步極大似然法41
• 3.4 Vine-Copula-POT模型的建立及動(dòng)態(tài)VaR計(jì)算41-42
• 3.4.1 Vine-Copula-POT模型41-42
• 3.4.2 動(dòng)態(tài)VaR的計(jì)算42
• 3.5 實(shí)證研究42-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 第四章 結(jié)論53-55
• 4.1 主要研究結(jié)論53-54
• 4.2 研究展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 致謝58-59

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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9 王s，

本文編號(hào)：378809