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文檔簡介
1、近些年來,國際金融形勢發(fā)生了深刻的變化。金融市場的波動愈加頻繁,危機經常發(fā)生,對風險的度量已成為行業(yè)關注的話題之一。傳統(tǒng)的風險度量手段建立在馬克維茨的投資組合理論的基礎上,資產組合之間為線性相關關系,資產組合的收益率服從多元正態(tài)分布,使用VaR指標對單一資產和資產組合進行風險度量。但大量的事實證明,金融資產的收益率存在明顯的非正態(tài)的尖峰厚尾的特征,資產之間的相關關系非線性,傳統(tǒng)的正態(tài)模型會低估資產風險。另一方面,VaR方法存在一定的建模
2、缺陷,不能滿足管理者對風險控制的需要。因此,本文引入Copula模型和CVaR技術,對于單個金融資產的收益率,CVaR方法考慮到了其尾部損失的均值,更加適于測度風險;對于投資組合聯(lián)合收益率,建立Copula模型基于金融資產的非線性相關性,不限制邊緣分布從而構建了相應的的聯(lián)合分布損益函數(shù)。
本文首先討論了Copula模型在金融市場尾部相關性度量上的應用;接著基于VaR與CVaR的風險測度方法,依次運用歷史模擬法、方差協(xié)方差法
3、、蒙特卡羅模擬法和極值理論測度道瓊斯工業(yè)指數(shù)和香港恒生指數(shù)的VaR和CVaR,結果表明,四種方法的計算的VaR都低估了實際股指的風險。然而,CVaR的失敗率大大降低,提高了對未來變動的預測準確度。考慮到資產收益率這一時間序列的非對稱的時變特征,文章對單個股指的收益率序列建立GJR模型,并在此基礎上引,Copula方法,建立GJR-Copula模型,度量投資組合的VaR和CVaR,并通過返回檢驗驗證模型。結果證明,GJR-Copula模型
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