本文關(guān)鍵詞：基于vine copula方法的股市組合動態(tài)VaR測度及預測模型研究

  更多相關(guān)文章： vine copula 滾動Monte Carlo模擬 動態(tài)VaR測度 組合風險

【摘要】：以世界十大股票市場指數(shù)為例,運用滾動Monte Carlo模擬技術(shù),實證計算了R-vine、Dvine、C-vine及R-vine all t四種vine copula結(jié)構(gòu)對投資組合的動態(tài)VaR預測值,并進一步運用嚴謹?shù)腂ack-testing檢驗方法,實證對比了上述四種vine copula結(jié)構(gòu)對投資組合的VaR預測能力的優(yōu)劣.實證結(jié)果顯示:不論是在等權(quán)重還是在mean-CVaR約束條件下,R-vine對投資組合的VaR預測效果是最好的.特別在高分位數(shù)水平下,其表現(xiàn)得更為突出.另外,D-vine的預測精度總體上要高于C-vine和R-vine all t的,而節(jié)點間全為t copula的R-vine all t表現(xiàn)相對較差.
【作者單位】： 西南交通大學經(jīng)濟管理學院;
【關(guān)鍵詞】： vine copula 滾動Monte Carlo模擬 動態(tài)VaR測度 組合風險
【基金】：國家自然科學基金(71371157,71372109,71401077) 高等學校博士學科點專項科研基金資助課題(20120184110020)
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： o引言美國2007-2008年的次貸危機,再一次地證實了金融風險管理對金融機構(gòu)的重要性W自巴塞爾協(xié)議I(1988年)和II(2006年)后,VaR(Value at Risk)逐漸成為度量單個資產(chǎn)或投資組合風險的標準方法隊另外,VaR因其明確的經(jīng)濟含義、易操作性及嚴謹?shù)慕y(tǒng)計方法等優(yōu)點,也使它成為主流風險

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本文編號：628594