Copula函数在投资组合风险度量中的应用

摘要

近年来,我国金融市场逐渐对外开放,投资者可交易的金融资产越来越多,金融市场之间的关系也越来越密切,任何一个开放国家的经济的巨幅波动都可能对我国的经济带来冲击,都会影响到我国的金融市场,从而影响到投资者的资产价值。可以说金融风险问题是经济全球化的背景下一个无法避免的问题。因此,金融风险问题引起了广泛的关注,而金融风险管理中最重要的风险度量问题就成为一个重要课题。要解决这个问题,必须首先借鉴国际上先进的风险度量标准。VaR作为一个新的风险度量标准近些年被广泛应用于金融机构,无论是理论上还是实践上都比较成熟,对我国的风险度量是一个很好的借鉴。但在实际运用中,度量投资组合的VaR时,人们最常用的方法就是假设组合资产之间的相关关系为线性相关关系,这将导致风险的错误估计。随着Copula函数的出现和应用,相关性领域的研究进入到一个全新的时代。Copula函数是一个全面度量变量间相关性结构的方法,它的出现改变了传统的用一两个指标来表示相关性结构的方法,使用一个完整的函数,全面的表示出变量间的相关性,不仅仅是相关的程度,而是整个相关性结构。因此,将Copula函数应用于投资组合,可以得到一个与实际数据更为接近的联合分布,从而可以建立起更为有效的风险管理模型。 本文首先介绍了VaR及Copula的相关理论,指出Copula函数在投资组合风险管理中具有很好的应用前景。并以上证指数和恒生指数作为一个资产组合,对两种资产的几何收益率建模,通过建立一个Copula的模型来度量投资组合之间的相依关系,在此基础上度量投资组合的VaR,并比较基于正态分布与线性相关关系下计算出来的VaR与基于Copula模型计算出来的VaR。针对分析结果,对我国的风险度量问题提出一些建议。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

1.1.2选题的意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的基本结构安排

第2章VaR方法和Copula函数的相关理论介绍

2.1VaR的基本理论

2.1.1 VaR的含义

2.1.2风险值VaR的度量方法

2.1.3用VaR方法度量组合投资风险

2.2 Copula在金融风险度量中的应用

2.2.1 Copula函数的定义

2.2.2 Copula的重要性质

2.2.3相关性指标的比较

2.2.4常用的Copula族

2.2.5 Copula函数在金融风险度量中的应用

第3章恒生指数与上证指数相关关系的实证分析

3.1模型的构建

3.1.1数据的选取

3.1.2数据的基本统计分析

3.1.3 Copula的选择和模型的构建

3.2模型的估计

3.2.1 Copula函数的估计方法

3.2.2运算步骤和结果

3.3模型的检验与比较分析

3.3.1 Copula模型的检验方法

3.3.2模型的检验结果及比较分析

第4章基于上证和恒生指数的风险度量及分析

4.1风险度量指标的选取

4.2风险度量及比较分析

4.3最低风险投资组合的选择

第5章结论及展望

5.1实证分析的结论

5.2对相关方法在我国应用的建议

5.3进一步的研究方向

参考文献

附录

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢