基于Copula方法的二元組合風險模型與應用研究.pdf

1、隨著金融領域研究的日益深入，人們發(fā)現(xiàn)單一的資產(chǎn)或者市場的研究越來越不能滿足需要。相關性分析在金融應用中變得越來越重要，更是金融市場組合風險度量的關鍵?；诰€性相關關系的傳統(tǒng)風險度量只集中在對線性相關程度的分析上，而忽略了對金融市場間的相關性結(jié)構或模式，特別是其尾部特征的研究。事實上，即使具有相同線性相關性強度的兩對隨機變量，也可能會因為有不同的相關模式和尾部特征而表現(xiàn)出完全不同的結(jié)構特點。因此，僅用線性相關強度來描述隨機變量間的相關關系

2、是不全面的。因此，需要引入新的方法來更好地計算投資組合的在險價值。
　　于是，copula理論開始被引入金融領域。應用copula函數(shù)技術，可以將相關程度和相關模式的研究有機地結(jié)合起來，較好地度量資產(chǎn)組合在險價值。值得注意的是現(xiàn)有的研究大都假定相關關系，包括相關模式及相關程度在整個研究時間段內(nèi)是不變的。而實際上，金融資產(chǎn)間的相關關系是會隨時間發(fā)生變化的。
　　為了描述資產(chǎn)相關性的動態(tài)變化，更好地對金融市場組合風險進行度量，本

3、文的工作主要體現(xiàn)在：
　　1、本文首先對金融風險管理理論和方法的發(fā)展進行簡單回顧，并指出引入copula理論刻畫多種資產(chǎn)的聯(lián)合分布函數(shù)進行組合風險度量的必要性和重要性。接著本文對Copula理論進行了詳細的介紹。在此基礎上，建立 Copula-GARCH模型并在中國期貨市場進行實證分析，得出了邊緣分布的優(yōu)劣能較大程度上影響Copula模型的擬合優(yōu)度的結(jié)論。
　　2、本文在認為相關關系會隨時間發(fā)生變化的基礎上，重點應用時變 c