本文關(guān)鍵詞：基于Copula函數(shù)的某些金融風(fēng)險(xiǎn)的研究　出處：《沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在經(jīng)濟(jì)全球化日益發(fā)展的今天,金融市場(chǎng)的開放性不斷擴(kuò)大,流動(dòng)資本在全球內(nèi)大范圍覆蓋,各國(guó)金融市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性越來越顯著。且金融資產(chǎn)收益分布具有明顯的尖峰厚尾特點(diǎn),存在著大量的非線性關(guān)系,因此,需要建立一種動(dòng)態(tài)的非線性模型來描述事物之間這種動(dòng)態(tài)的相關(guān)結(jié)構(gòu)。然而Copula函數(shù)正是一種常用于金融風(fēng)險(xiǎn)分析的非線性相關(guān)性研究工具可以準(zhǔn)確地描述多個(gè)隨機(jī)變量間的相依結(jié)構(gòu),且具有靈活的形式和優(yōu)良統(tǒng)計(jì)特性,能夠靈活地捕捉到金融資產(chǎn)的非線性和尖峰厚尾特點(diǎn)。本文在金融風(fēng)險(xiǎn)分析中引入Copula函數(shù),前兩章主要介紹了金融風(fēng)險(xiǎn)和Copula函數(shù)的研究背景、選題意義、研究現(xiàn)狀以及Copula函數(shù)的理論基礎(chǔ)知識(shí),然后介紹了金融風(fēng)險(xiǎn)度量VaR方法以及VaR計(jì)算方法的種類。由于金融風(fēng)險(xiǎn)收益分布具有明顯的尖峰厚尾特性且存在大量非線性關(guān)系,傳統(tǒng)VaR計(jì)算方法基于正態(tài)性假設(shè),運(yùn)用線性相關(guān)求解各變量間的相關(guān)系數(shù),而線性相關(guān)系數(shù)不能準(zhǔn)確地描述非正態(tài)分布的相關(guān)性,因此,本文用性質(zhì)更好的秩相關(guān)系數(shù)來代替求解VaR值。并采用移動(dòng)窗口技術(shù)的蒙特卡羅模擬方法計(jì)算VaR值。在實(shí)證研究中,選取上證指數(shù)和深證指數(shù)的收盤價(jià)作為樣本數(shù)據(jù),根據(jù)不同族Copula函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)選擇最優(yōu)Copula函數(shù),以平方歐式距離和K-S擬合優(yōu)度檢驗(yàn)作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明Clayton Copula函數(shù)擬合程度較好,在傳統(tǒng)VaR計(jì)算方法基礎(chǔ)上對(duì)此進(jìn)行改進(jìn),采用蒙特卡羅模擬仿真技術(shù)對(duì)VaR計(jì)算求值,計(jì)算結(jié)果表明傳統(tǒng)VaR計(jì)算方法與改進(jìn)的VaR方法比較低估了金融風(fēng)險(xiǎn),引入Copula函數(shù)更充分地考慮了金融風(fēng)險(xiǎn)邊際分布函數(shù)間變量的相關(guān)性,而不局限于正態(tài)性假設(shè),因此能夠更大程度地考慮金融風(fēng)險(xiǎn)中存在的問題。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O212.1

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9 王s，

本文編號(hào)：1323175