基于藤Copula-GARCH-VaR模型的股市風險度量.pdf

1、隨著金融市場的開放性越來越強，人們對金融資產(chǎn)的投資活動也越來越頻繁，投資者一般會選擇組合投資的方式進行投資。因此，有效地刻畫各金融資產(chǎn)之間的相依結構來對風險進行度量，這在防范、抵御與化解金融風險時顯得尤為重要。
　　本文對上證指數(shù)、深證成指、恒生指數(shù)和標普500指數(shù)的投資組合進行了研究?？紤]到金融資產(chǎn)收益率序列表現(xiàn)出來的尖峰厚尾、波動聚集等特點，本文用GARCH模型來刻畫各指數(shù)收益率，得到獨立同分布的新息過程，并對時間序列數(shù)據(jù)進行

2、了描述性統(tǒng)計分析。
　　然后對藤Copula和傳統(tǒng)多元Copula相關理論進行介紹，用Kendall秩相關系數(shù)選取C藤Copula在每一層結構中的中樞變量，將C藤Copula與傳統(tǒng)多元Copula對資產(chǎn)間的相依結構特征和相關性的測度進行比較。實證表明:通過AIC信息準則方法選擇的藤Copula組合，其擬合度高于傳統(tǒng)多元Copula函數(shù)。此外，本文使用蒙特卡洛模擬的方法，分別針對C藤Copula函數(shù)、多元t Copula函數(shù)和多元正

3、態(tài)Copula函數(shù)，模擬分析了1000天的數(shù)據(jù)進行建模，計算出基于整個模擬樣本得到的無條件VaR預測值，并將其與模擬樣本產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行樣本內比較，發(fā)現(xiàn)當置信水平為95％時，多元t Copula函數(shù)的失敗率較為接近理論值，隨著置信水平的提高，當置信水平為97.5％和99％時，C藤Copula函數(shù)的失敗率較為接近理論值。總體而言，利用C藤Copula函數(shù)能更為靈活地描述各市場間相關性的復雜形式，可以更為有效地度量投資者在投資過程中的組合Va

4、R。同時本文還對四種指數(shù)及等權重時四種指數(shù)的投資組合VaR水平進行計算，發(fā)現(xiàn)等權重的投資組合VaR值均明顯小于四種指數(shù)VaR的平均值，可見分散投資確實能夠為投資者的投資減少風險。
　　由于各金融市場間的相關性可能會隨著時間及經(jīng)濟結構性的變化而變化，因此本文引進時變Copula模型來描述市場間的動態(tài)結構性變化，對上證指數(shù)和恒生指數(shù)兩資產(chǎn)及深證成指和恒生指數(shù)兩資產(chǎn)收益率序列的時變相關特征進行分析，比較時變Copula函數(shù)與其對應的靜態(tài)