本文關(guān)鍵詞：GARCH-Copula模型在投資組合風(fēng)險(xiǎn)度量中的實(shí)證研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：Copula函數(shù)在研究多個(gè)資產(chǎn)之間的尾部相關(guān)結(jié)構(gòu)方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用于實(shí)證研究。然而,金融市場(chǎng)是復(fù)雜多變的,多個(gè)資產(chǎn)之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)是變化多樣的,單個(gè)Copula函數(shù)模型具有一定的局限性;混合Copula模型通過(guò)選取不同的Copula函數(shù)組合和權(quán)重參數(shù)的靈活調(diào)整,能夠更好地捕捉資產(chǎn)組合之間上下尾對(duì)稱和非對(duì)稱等不同模式的相關(guān)性,更適合處理實(shí)際問(wèn)題.鑒于很少運(yùn)用三元混合Copula模型進(jìn)行實(shí)證研究,本文進(jìn)行一些嘗試。本文選取上證綜指、滬深300指數(shù)和工業(yè)指數(shù)三個(gè)時(shí)間序列2289組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。首先,對(duì)于金融時(shí)間序列“尖峰、厚尾和偏斜”特征,采用GARCH-t模型對(duì)單個(gè)收益率序列建模。對(duì)于三個(gè)指數(shù)之間的相依結(jié)構(gòu),不僅利用阿基米德Copula函數(shù)族和t Copula函數(shù),構(gòu)建4種單個(gè)Copula函數(shù)模型,而且還構(gòu)建了混合Copula模型來(lái)擬合資產(chǎn)組合之間的尾部相關(guān)關(guān)系。并且,結(jié)合經(jīng)驗(yàn)分布構(gòu)成的兩樣本K-S檢驗(yàn)法和VaR失效天數(shù)對(duì)以上模型進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果表明混合Copula模型是最優(yōu)的。最后,通過(guò)最優(yōu)模型和蒙特卡洛模擬度量了樣本數(shù)據(jù)指定投資組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(Va R),為投資決策提供幫助和指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：三元混合Copula EM算法 VaR K-S檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 課題的提出及研究意義12-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新點(diǎn)16-18
• 1.3.1 論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)16-17
• 1.3.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 第二章 Copula函數(shù)及混合連接模型18-32
• 2.1 Copula函數(shù)18-28
• 2.1.1 Copula函數(shù)的定義及性質(zhì)18-28
• 2.2 混合Copula函數(shù)模型28-30
• 2.3 VaR及其計(jì)算方法30-32
• 第三章 模型選擇及參數(shù)估計(jì)32-41
• 3.1 邊緣分布的估計(jì)-GARCH理論32
• 3.2 三元混合Copula模型及其密度函數(shù)32-34
• 3.2.1 三元混合Copula函數(shù)32-33
• 3.2.2 阿基米德連接函數(shù)族的三元形式33-34
• 3.3 EM算法34-35
• 3.4 EM算法估計(jì)三元混合Copula函數(shù)的參數(shù)35-39
• 3.5 模型的檢驗(yàn)和選擇39-41
• 第四章 混合Copula模型在股市風(fēng)險(xiǎn)度量中的實(shí)證分析41-58
• 4.1 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)特征及ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)41-48
• 4.1.1 樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征41-45
• 4.1.2 序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)及自相關(guān)性45-46
• 4.1.3 時(shí)間序列ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)46-48
• 4.2 GARCH模型的構(gòu)建和邊緣分布估計(jì)48-50
• 4.3 Copula函數(shù)的選取和EM算法估計(jì)參數(shù)50-52
• 4.4 VaR的計(jì)算和模型檢驗(yàn)52-53
• 4.5 模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)(K-S test)53-56
• 4.5.1 K-S檢驗(yàn)53-54
• 4.5.2 經(jīng)驗(yàn)分布和理論Copula分布Q-Q圖54-56
• 4.6 基于不同模型計(jì)算Va R及分析56-58
• 第五章 結(jié)論與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 致謝63

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 凌燕;混合模型中的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題[D];華東師范大學(xué);2006年

2 蘇鑫;基于混合Copula模型的投資組合風(fēng)險(xiǎn)分析[D];中央民族大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：GARCH-Copula模型在投資組合風(fēng)險(xiǎn)度量中的實(shí)證研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：379869