本文關(guān)鍵詞：基于極值理論和Copula模型的市場風(fēng)險度量研究

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【摘要】：市場風(fēng)險作為金融風(fēng)險一個重要的組成部分,研究如何準(zhǔn)確度量市場風(fēng)險對于做好金融風(fēng)險管理工作非常有必要。極值理論作為一種對數(shù)據(jù)尾部極端值進(jìn)行建模的統(tǒng)計理論,Copula模型作為一種用來確定隨機(jī)向量的聯(lián)合分布和多個隨機(jī)變量間相依結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計模型,它們被廣泛運(yùn)用到金融風(fēng)險度量中。論文選用目前應(yīng)用最廣泛的風(fēng)險值(VaR)作為度量市場風(fēng)險的工具,著眼于極端事件對金融市場的沖擊及各種成分資產(chǎn)間的相依結(jié)構(gòu),研究在極值理論和Copula模型下的市場風(fēng)險度量方法,并針對不同領(lǐng)域的金融產(chǎn)品和投資組合的風(fēng)險值進(jìn)行了實(shí)證分析。具體的工作和結(jié)論有:(1)一元資產(chǎn)市場風(fēng)險度量。這一部分主要結(jié)合時間序列模型和極值理論進(jìn)行研究,實(shí)證分析了原油市場和外匯市場的市場風(fēng)險。原油市場采用WTI市場原油現(xiàn)貨的日對數(shù)收益率作為樣本序列。首先,為了刻畫出該序列的非正態(tài)、尖峰厚尾、異方差和波動集聚性等特點(diǎn),在AIC準(zhǔn)則下選擇合適的GARCH類模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾得到漸近獨(dú)立的新息序列。其次,為了突出極端事件對市場風(fēng)險造成的重要影響,采用極值理論中的超閾值模型對新息序列建模;最后估計出靜態(tài)和動態(tài)兩種情形下的VaR,并通過回測檢驗(yàn)比較該模型估計出的靜態(tài)VaR和傳統(tǒng)的方差-協(xié)方差方法估計出的VaR,發(fā)現(xiàn)該模型的預(yù)測結(jié)果更精確和有效。為了克服傳統(tǒng)極值理論假設(shè)序列尾部是獨(dú)立同分布的不足,論文結(jié)合Iglesias給出的新估計尾指數(shù)方法和傳統(tǒng)的Hill估計尾指數(shù)方法,將極值理論和GJR-GARCH模型相結(jié)合,估計外匯市場的VaR。結(jié)合我國政府和涉及外匯業(yè)務(wù)的機(jī)構(gòu)的實(shí)際情況,選擇人民幣作為基準(zhǔn),分析研究了幾種重要外匯對人民幣匯率的VaR,實(shí)證結(jié)果表明新尾指數(shù)方法相對于傳統(tǒng)方法估計出的VaR更有效。(2)二元投資組合市場風(fēng)險度量。在這一部分中,論文在理論研究和實(shí)證分析兩方面都進(jìn)行了一些研究和探討。理論研究部分主要分為邊緣分布建模和成分資產(chǎn)間相依結(jié)構(gòu)建模兩部分。邊緣分布建模部分,考慮極端事件對市場風(fēng)險的影響,在已有的一些研究基礎(chǔ)上,結(jié)合核密度估計和極值理論中超閾值模型建立了半?yún)?shù)的邊緣分布模型,并指出了該模型的收斂性。相依結(jié)構(gòu)建模部分,為了克服單一Copula函數(shù)往往難以全面和準(zhǔn)確刻畫變量間相依結(jié)構(gòu)的不足,通過構(gòu)造混合Copula函數(shù)來建模。一方面,借鑒模型平均理論中的權(quán)重選擇方法,采用模型平均理論中的S-AIC權(quán)重準(zhǔn)則構(gòu)造了混合Copula函數(shù),并在此基礎(chǔ)上建立了估計投資組合VaR的混合Copula模型。另一方面,在構(gòu)造混合Copula函數(shù)的已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,構(gòu)造了基于Kendall秩相關(guān)系數(shù)的混合Copula函數(shù),并給出了生成服從該混合Copula函數(shù)的偽隨機(jī)數(shù)的算法,構(gòu)建了在VaR最小化準(zhǔn)則下優(yōu)化投資組合投資權(quán)重的模型。二元投資組合風(fēng)險度量研究的實(shí)證分析部分主要分為三部分。第一部分,采用五種常用的單一 Copula函數(shù)和基于極值理論的半?yún)?shù)邊緣分布模型,對由美元對人民幣匯率和港幣對人民幣匯率組成的投資組合建模,估計投資組合的VaR,并對估計效果進(jìn)行比較,結(jié)果表明t-Copula模型的估計效果最優(yōu)。第二部分,采用基于S-AIC準(zhǔn)則構(gòu)造的混合Copula模型對由WTI市場原油現(xiàn)貨和上證指數(shù)組成的投資組合建模,估計投資組合的VaR,通過與單一Copula模型中的結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)比較,發(fā)現(xiàn)混合Copula模型擬合數(shù)據(jù)的效果和估計VaR的效果優(yōu)于另外三種單一 Copula模型。第三部分,利用基于Kendall秩相關(guān)系數(shù)的混合Copula模型實(shí)證分析了由上證指數(shù)和深成指數(shù)組成的投資組合,在VaR最小化的準(zhǔn)則下,給出投資組合最優(yōu)權(quán)重的求解方法和步驟,得出投資組合權(quán)重建議,可以為投資者提供有效的投資建議。(3)多元投資組合的市場風(fēng)險度量。為了克服多元Copula函數(shù)刻畫多元變量間相依結(jié)構(gòu)的不足,同時為了突出極端事件對市場風(fēng)險的影響,論文結(jié)合極值理論和vine-Copula結(jié)構(gòu)構(gòu)建了度量投資組合市場風(fēng)險的模型,并給出極值理論下的vine-Copula模型模擬和估計VaR的具體步驟,用流程圖簡潔明了的描述了整個建模和模擬過程。為了比較各模型估計投資組合VaR的效果,論文實(shí)證分析了一個五元投資組合的市場風(fēng)險值,該投資組合的成分資產(chǎn)是亞洲五個重要經(jīng)濟(jì)體的股市指數(shù),實(shí)證結(jié)果表明單一的多元Copula模型高估了風(fēng)險,雖然三種vine-Copula模型都可以通過檢驗(yàn),但R-vine-Copula模型回測檢驗(yàn)的效果最優(yōu)。可以看出實(shí)證分析選用的投資組合覆蓋了亞洲主要經(jīng)濟(jì)體的股票市場,由它們組成的投資組合具有一定的分散風(fēng)險能力;而通過vine-Copula模型研究該投資組合的市場風(fēng)險不僅可以預(yù)測VaR,為投資者或投資機(jī)構(gòu)控制風(fēng)險提供建議,也有利于了解亞洲各股市間風(fēng)險的相依性,為各經(jīng)濟(jì)體的股票市場監(jiān)管機(jī)構(gòu)防范和應(yīng)對大面積的股票市場大波動提供建議。這些結(jié)論可以為投資者和投資機(jī)構(gòu)做好風(fēng)險準(zhǔn)備金儲備和規(guī)避風(fēng)險提供一定的建議。
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F832.6

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10 王s，

本文編號：1261122