Copula-MCMC方法在證券投資組合中的應用研究.pdf

1、投資組合研究的兩個重要主題是:一是投資組合比重的優(yōu)化配置;二是投資組合風險價值的度量。針對上述主題,本文從這兩個方面研究入手。
　　 由于金融市場具有尖峰、厚尾、波動、偏斜等特點,傳統的投資組合分析方法不能精確的刻畫金融市場中的相依性,相比較而言,新興連接函數Copula能較好描述金融市場中這些相關特點。此外,傳統的投資組合方法對資產進行配置一般采用專家法和馬柯維茨模型,而這兩種方法都有其不足。專家法主觀性太強,馬柯維茨模型假設

2、條件太多,不切合實際。因此,本文首次將Copula理論和MCMC方法結合運用到投資組合分析中,選取了滬市四只股票樣本,對投資組合中資產配置和風險度量進行了實證研究,相對于傳統投資組合分析方法和單獨運用這兩種方法對金融市場進行分析研究,得出Copula-MCMC方法在資產配置和風險度量方面具有較好改善效果的結論。全文主要思路和所做工作如下:
　　 首先,介紹了在已有的投資組合研究中學者們所做的貢獻,及在前人研究的基礎上進一步做相關

3、研究的可能性和重要意義。
　　 其次,針對前人研究的局限和傳統方法的不足,本文提出了能夠進一步改善投資組合的Copula-MCMC方法。重點介紹了本文需要用到的Copula相關理論、相關性度量方法、MCMC方法中MH抽樣方法及其算法步驟。
　　 再次,在提出兩種方法的理論基礎上,根據金融市場特點,結合GARCH模型,利用Copula的相關系數對VaR的計算方法進行了改進,構建了Copula-MCMC模型。