基于時變T-Copula的滬深股指組合的風險度量.pdf

1、當前的金融市場，隨著金融改革的深入化，金融市場的聯(lián)系日益緊密，投資組合、金融風險管理更是成為學者們關注的熱點問題。投資組合風險的研究，首先就是要研究金融變量之間的相關性關系。對于研究投資組合的相關關系，傳統(tǒng)投資組合一般都是以正態(tài)分布為假設前提的，但實際金融市場的數(shù)據(jù)并不都是服從正態(tài)分布。同時，相關性分析的常用方法就是線性相關系數(shù)的分析，線性相關系數(shù)要求變量之間的關系是線性的，而金融資產(chǎn)組合之間的關系并不都是線性相關關系，也有很多資產(chǎn)組合

2、之間存在非線性關系，此時也就無法用線性相關系數(shù)來準確地描述金融資產(chǎn)之間的相關性。所以，在正態(tài)分布假設下，僅使用線性相關來分析資產(chǎn)組合之間的相關性，進而計算其投資組合的風險價值往往與實際的風險價值是存在差異的。因此本文引入Copula函數(shù)，作為分析變量之間相關性的工具，無論是變量之間的線性關系還是非線性關系，Copula函數(shù)都能夠很好地處理并且較好地描述。此外，目前采用Copula函數(shù)研究的相關關系大都假定是不變的，但在實際的金融市場中，

3、國家政策變動、金融事件的發(fā)生，都會引起經(jīng)濟市場中各種變量之間各種關系的變動，其中變量之間的相關性就不會靜止不變，而是會會隨著時間變化而變化，所以，本文在利用Copula函數(shù)的基礎上又進一步利用時變Copula函數(shù)來研究資產(chǎn)組合的相關關系。
　　 本文首先是介紹本文的研究背景以及意義，通過回顧國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，指出傳統(tǒng)關于相關性研究方法的不足之處，并指出Copula理論在分析變量之間相關關系的必要性，同時對已有研究文獻進行了評述;然

4、后詳盡地介紹Copula函數(shù)理論，包括Copula函數(shù)的性質(zhì)、定理、類型，然后介紹了Copula模型的構建方法以及參數(shù)估計方法、模型評價和檢驗方法，最后著重介紹時變t-Copula模型;同時對于VaR也作了全面的闡述，其中介紹了其產(chǎn)生、影響因素以及VaR的三種計算方法，并且舉例說明了VaR的計算方法。在介紹了Copula和VaR理論的基礎上，將時變Copula函數(shù)理論應用到風險管理中的實證分析，通過選擇滬深股票市場下的投資組合，先用歷史