基于Copula的投資組合風(fēng)險(xiǎn)度量研究——以滬深300指數(shù)和中債總指數(shù)為例.pdf

1、自Copula理論提出之后，便得到迅速的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用，尤其是在金融領(lǐng)域的相關(guān)分析、衍生品定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理中。Copula函數(shù)具有明顯的優(yōu)勢(shì):一是能準(zhǔn)確地描述多個(gè)變量之間的相依性，二是靈活地構(gòu)造多元分布函數(shù)，三是對(duì)隨機(jī)變量的邊緣分布的選取不做限制，四是可以捕捉到變量間非對(duì)稱、非線性和尖峰厚尾的特性。它彌補(bǔ)了傳統(tǒng)度量風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)缺陷，提高了風(fēng)險(xiǎn)模型測(cè)度的準(zhǔn)確性和可靠性，為風(fēng)險(xiǎn)的防范和管理提供了理論依據(jù)。
　　由于我國(guó)股市和債市發(fā)展歷程

2、比較短，市場(chǎng)效率明顯低于國(guó)外，所以對(duì)兩市場(chǎng)之間的相依結(jié)構(gòu)及風(fēng)險(xiǎn)的研究不能簡(jiǎn)單的趨同于國(guó)外。雖然近年來(lái)國(guó)內(nèi)在該方面取得了一定的成果，但并未結(jié)合Copula函數(shù)考慮在不同行情下兩市場(chǎng)之間的相依性及組合風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文為了研究資產(chǎn)組合間的相依性，且更好的度量金融市場(chǎng)組合間的風(fēng)險(xiǎn)，主要工作體現(xiàn)在:
　　1、本文首先闡述了研究的背景及意義，指出了引入Copula理論的必要性和重要性，對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)Copula的文獻(xiàn)做了綜述，并詳細(xì)地介紹了Co

3、pula相關(guān)理論。在風(fēng)險(xiǎn)分析中，比較全面的分析了風(fēng)險(xiǎn)的VaR和CVaR。
　　2、本文選用滬深300指數(shù)和中債總指數(shù)為樣本，選取的時(shí)間段是從2014年7月到2017年3月。在K線圖中，以60日均線為基準(zhǔn)，對(duì)樣本按照股市行情（牛市、熊市、反彈、震蕩）進(jìn)行劃分，分別對(duì)各個(gè)行情進(jìn)行實(shí)證分析:在對(duì)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)、分析中使用了單位根檢驗(yàn)、自相關(guān)性檢驗(yàn)、ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)及K-S檢驗(yàn)等;在對(duì)模型參數(shù)的估計(jì)中利用了Eveiws和Matlab軟件，在對(duì)

4、一定置信水平下的兩市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的VaR和CVaR及組合風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算中使用了Copula函數(shù)和蒙特卡洛模擬法，并對(duì)分段行情下的組合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的優(yōu)化。
　　通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn):首先，在牛市和反彈行情中，股市和債市之間呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，在熊市和震蕩行情中，股市和債市之間呈正相關(guān)關(guān)系，且在反彈行情中兩市間的相關(guān)性最強(qiáng);其次，GARCH-(1，1)-t模型能夠很好地描述金融資產(chǎn)時(shí)間序列的波動(dòng)性，組合風(fēng)險(xiǎn)在熊市行情中最大，牛市行情中最小，牛市行情和反