基于Copula方法在開放式基金投資組合風險管理中的應用研究.pdf

1、針對傳統(tǒng)的相關系數(shù)矩陣并不能很好的描述金融資產(chǎn)間的非線性相依結構，本文將時變Copula函數(shù)與GARCH模型相結合，建立Copula-GARCH模型研究開放式基金投資組合的風險和相依結構。該模型可以有效規(guī)避由于傳統(tǒng)線性相依結構假定所帶來的模型設定誤差，同時還考慮了相依性的動態(tài)性變化，以便于更好的刻畫資產(chǎn)間相依結構的時變性特征。
　　本文首先對開放式基金的概念以及內(nèi)涵進行闡述，同時比較已有的度量市場收益風險的方法。其次應用自相關檢驗

2、對開放式基金凈值收益時間序列進行檢驗，以判別開放式基金收益時間序列是否存在高階序列相關性。并應用ARCH-LM檢驗對該時間序列進行檢驗，判別是否具有高階ARCH效應，并以此為依據(jù)，選擇適當?shù)腉ARCH類模型對開放式基金收益的邊緣分布進行描述。為了表示所假定的分布能對開放式基金收益時間序列的分布特征進行較好的刻畫，應用K-S檢驗以及A-D檢驗對開放式基金收益序列邊緣分布模型的擬合優(yōu)度進行檢驗。再次，運用不同的時變Copula函數(shù)對開放式基

3、金資產(chǎn)間的相依性關系進行描述。最后，將蒙特卡羅模擬技術與時變Copula函數(shù)相結合，對開放式基金組合風險進行VaR測度，以反映開放式基金投資組合風險變化情況與其資產(chǎn)在不同風險情況下可能損失的概率。我們選取了有代表性的三支開放式基金作為研究對象，發(fā)現(xiàn)時變Clayton Copula-AR(p)-GARCH模型所估計的VaR值更為準確，并且能夠在各個置信水平下較全面地覆蓋最大損失風險，從而達到控制風險的目的。
　　本文的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在