基于Copula模型下的VaR度量及其應(yīng)用.pdf

1、金融產(chǎn)品的多樣化，金融市場的不穩(wěn)定性等原因?qū)е陆鹑谫Y產(chǎn)風(fēng)險的不可控，因此研究風(fēng)險價值具有很廣很深的實際意義。多資產(chǎn)組合風(fēng)險因金融市場的靈活多樣，故其關(guān)鍵問題是動態(tài)相依機制的刻畫，而時變Copula函數(shù)能夠很好的刻畫變量間的相依機制。本文根據(jù)金融市場特征以及Copula建模理論，從Copula所導(dǎo)致的相依指標(biāo)Kendalltau尾相關(guān)系數(shù)出發(fā)，將構(gòu)造方法和建模技術(shù)結(jié)合在一起，建立了時變Copula模型，成功描述了非線性的、非正態(tài)的時變相依

2、機制，成功捕捉了下尾相依機制的時變性。主要工作包括:
　　 (1)從模式的識別、模型的檢驗等方面分析了阿基米德Copula模型的優(yōu)良性質(zhì)，并結(jié)合金融數(shù)據(jù)的特性，說明了利用時變阿基米德Copula模型分析風(fēng)險的可行性、有效性、優(yōu)越性。
　　 (2)本文從阿基米德Copula函數(shù)與Kendalltau、尾相關(guān)系數(shù)之間的一一對應(yīng)關(guān)系出發(fā)，建立基于時變Kendalltau、時變尾相關(guān)系數(shù)的阿基米德Copula模型。
　　

3、 (3)假定ClaytonCopula的時變參數(shù)為非線性的AR(1)模型，從Kendalltau和尾相關(guān)系數(shù)兩個角度出發(fā)，分別建立時變Copula模型，結(jié)合蒙特卡洛模擬技術(shù)和擬合優(yōu)度檢驗，最終說明了從Kendalltau角度建立的時變Copula模型要優(yōu)于尾相關(guān)，基于Kendalltau的時變阿基米德Copula模型更能捕捉非線性的、非正態(tài)的時變相依機制，具有一定的優(yōu)越性。
　　 (4)針對滬深股市的波動性以及非正態(tài)分布的非線性

4、相依機制，結(jié)合Copula構(gòu)造方法和建模技術(shù)，以t-Garch模型描述了滬深指數(shù)收益率的邊緣分布，采用擬合優(yōu)度檢驗選取最佳的ClaytonCopula模型。
　　 (5)根據(jù)建立的邊緣分布模型，并結(jié)合ClaytonCopula模型，分別建立了單參數(shù)靜態(tài)ClaytonCopula和時變ClaytonCopula模型，計算對數(shù)收益率所對應(yīng)的VaR值。
　　 (6)將雙參數(shù)時變BB1Copula與風(fēng)險價值相結(jié)合，建立雙參數(shù)時變