基于混合Copula模型的投資組合風(fēng)險分析.pdf

1、在過去的幾十年，金融市場的相關(guān)性被廣泛的研究。由于Copula模型不僅考慮金融時間序列間的相關(guān)程度，更考慮其相關(guān)結(jié)構(gòu)，已經(jīng)成為研究金融風(fēng)險領(lǐng)域多元變量相依結(jié)構(gòu)的重要工具，其在風(fēng)險管理、資產(chǎn)定價、投資組合構(gòu)建等方面也有著廣泛的應(yīng)用。
　　 然而，金融市場或股票之間的相關(guān)關(guān)系是變化的，不會是某一種特定的形式，當(dāng)股票市場處于牛市或熊市時，相關(guān)股票市場之間的協(xié)同運動都會明顯增強。這種情況下，很難用某一個單一的Copula函數(shù)來全面的刻畫

2、金融市場之間的相關(guān)模式。Mixture-Copula模型可以包含不同類型的Copula函數(shù)，同時Mixture-Copula模型可以通過相關(guān)參數(shù)可以度量變量間的相關(guān)程度，而且線性組合系數(shù)即權(quán)重可以捕獲相依結(jié)構(gòu)的不同模式。之前的Copula函數(shù)都是在二元的范圍內(nèi)研究，而現(xiàn)實中往往需要考慮的是多個市場、股票的結(jié)構(gòu)?；诖?，本文考慮采用Mixture-Copula模型來分析多元市場的相關(guān)性結(jié)構(gòu)。
　　 我們選取2002年1月1日至20

3、11年12月31日上證工業(yè)指數(shù)、商業(yè)指數(shù)、地產(chǎn)指數(shù)三個行業(yè)指數(shù)序列的2425組數(shù)據(jù)進行實證分析。對于每一個指數(shù)序列分別擬合GARCH類模型來描述邊緣分布，選取阿基米德Copula函數(shù)中的Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula來構(gòu)造Mixture-Copula模型。實證的結(jié)果表明:(1)結(jié)合Multivariate-GARCH-Mixture-Copula模型和蒙特卡洛模擬計算的VAR是有效的，