VaR：一種連接（Copula）函數(shù)方法的應(yīng)用.pdf

1、傳統(tǒng)VaR計算方法假設(shè)金融資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，用Pearson的線性相關(guān)系數(shù)來反映金融資產(chǎn)收益率間的相關(guān)性。而在現(xiàn)實中，由于金融資產(chǎn)的收益率存在尖峰厚尾的特征，明顯具有非正態(tài)分布特征和非線性相關(guān)，因此采用傳統(tǒng)VaR計算方法顯然不合理，這時必須采用合理的方法度量收益率的實際分布和相關(guān)性。而運用Copula函數(shù)方法，即由邊緣分布和一個連接它們的Copula函數(shù)，可以構(gòu)造靈活的多元分布函數(shù)，掌握資產(chǎn)組合內(nèi)各金融資產(chǎn)收益的真實分布與相關(guān)關(guān)系

2、，從而可以建立起更為有效的風險管理模型。 本文主要研究Copula函數(shù)方法在計算投資組合風險值上的應(yīng)用。本文首先對VaR的概念作了簡單的介紹，并且概括了VaR計算方法的發(fā)展現(xiàn)狀。接著本文對Copula函數(shù)進行了詳細的介紹，且對尾部相關(guān)性進行了定義與歸納，并使用Copula函數(shù)將其表示出來。然后利用GARCH模型去除了數(shù)據(jù)的波動性和相關(guān)性，從而得到獨立同分布且服從厚尾分布的殘差項，再利用極值理論分析殘差項，至此得到對Copula函

3、數(shù)的邊緣分布的擬合，之后得到Copula函數(shù)。根據(jù)已得到的Copula函數(shù)本文構(gòu)建了反映金融資產(chǎn)收益率實際分布和相關(guān)性的聯(lián)合分布函數(shù)，接著研究了用于計算投資組合VaR的基于Copula函數(shù)的MonteCarlo仿真技術(shù)。然后本文將得到結(jié)果與GARCH-GED-GumbelCopula等模型得到的結(jié)果進行對比分析：給定置信水平，在投資額一定的情況下，與對單個指數(shù)進行投資相比，對投資組合應(yīng)用GARCH-GPDGumbelCopula模型更能