基于Pair Copula-GJR-CVaR信用模型的投資組合金融風(fēng)險(xiǎn)分析.pdf

1、在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，對(duì)金融資產(chǎn)收益的實(shí)際分布及其相關(guān)性的度量是十分重要的。在深入研究金融風(fēng)險(xiǎn)理論、金融時(shí)間序列分析等有關(guān)理論的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合國(guó)內(nèi)外的研究成果，對(duì)金融資產(chǎn)組合耦合風(fēng)險(xiǎn)（即市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)）度量問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。
　　本文應(yīng)用基于藤結(jié)構(gòu)的Pair Copula分解模型刻畫(huà)多資產(chǎn)收益率間的相依結(jié)構(gòu)，因?yàn)槠洳粌H能夠解決實(shí)際市場(chǎng)投資組合收益率多元正態(tài)分布的錯(cuò)誤假設(shè)問(wèn)題，而且比多元Copula函數(shù)在研究與應(yīng)用中少了很多限

2、制，更加準(zhǔn)確和靈活。為了刻畫(huà)單資產(chǎn)收益率的波動(dòng)集群、尖峰厚尾等特征，文章以GJR模型建立單資產(chǎn)收益率的邊緣分布函數(shù)，結(jié)合由KMV信用模型中“違約距離”估計(jì)的違約概率來(lái)刻畫(huà)信用違約情況，建立基于多元Pair Copula-GJR-CVaR信用模型的組合收益率的多元聯(lián)合分布函數(shù)，利用蒙特卡羅方法模擬資產(chǎn)損失情形，應(yīng)用一致性風(fēng)險(xiǎn)度量工具CVaR估計(jì)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。實(shí)證研究結(jié)果表明，基于多元Pair Copula模型預(yù)估的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR要

3、優(yōu)于多元t-Copula模型的預(yù)估結(jié)果，由此驗(yàn)證了多元Pair Copula-GJR-CVaR信用模型在投資組合耦合風(fēng)險(xiǎn)度量中的優(yōu)勢(shì)。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要有：⑴采用Pair Copula分解模型刻畫(huà)多元資產(chǎn)收益率間的相依結(jié)構(gòu)，突破了傳統(tǒng)多元Copula方法的局限性；⑵提出了一種基于Pair Copula-GJR的信用模型來(lái)估計(jì)資產(chǎn)組合的耦合風(fēng)險(xiǎn)，強(qiáng)調(diào)在度量資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)時(shí)不應(yīng)忽略信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，并提出由資產(chǎn)價(jià)值得到的違約概率來(lái)刻畫(huà)信用違約情況