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基于MRS Copula-ARJI-GARCH模型的投资组合VaR估计与优化

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附表索引

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 相关文献综述

1.2.1 基于GARCH模型的资产收益率研究

1.2.2 Copula方法在相关结构刻画和VaR估计中的应用

1.2.3 Copula方法在投资组合优化中的应用

1.2.4 相关文献的总体评述及启示

1.3 研究思路与研究内容

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究内容

第2章 相关理论分析与模型比较

2.1 投资组合风险度量方法及其比较分析

2.1.1 投资组合风险度量方法

2.1.2 VaR方法的优势分析

2.1.3 VaR估计方法比较及存在的问题分析

2.2 Copula函数及其特性分析

2.2.1 Copula函数定义与Sklar定理

2.2.2 Copula函数统计特性分析

2.2.3 Copula函数应用于金融风险分析的优势

2.3 一元GARCH族模型及其特征分析

2.3.1 标准GARCH模型

2.3.2 GARCH-t模型和GARCH-GED模型

2.3.3 跳跃GARCH模型

2.3.4 模型比较与评价

第3章 MRS Copula-ARJI-GARCH模型的构建

3.1 边际分布模型的设定

3.2 边际分布模型的检验与评价

3.3 MRS Copula模型的构建

3.3.1 Copula函数类型选取

3.3.2 MRS Copula模型构建方法

3.4 MRS Copula-ARJI-GARCH模型参数的估计

第4章 投资组合VaR估计及其效果评价

4.1 数据选取与描述性分析

4.1.1 数据选取

4.1.2 数据描述性分析

4.2 MRS Copula-ARJI-GARCH模型的参数估计结果

4.2.1 边际模型参数估计及检验结果

4.2.2 MRS Copula函数的参数估计结果

4.3 基于Monte Carlo模拟的投资组合VaR估计

4.3.1 Monte Carlo模拟过程

4.3.2 投资组合VaR估计结果

4.4 MRS Copula-ARJI-GARCH模型VaR估计效果评价

4.4.1 对照模型的投资组合VaR估计结果

4.4.2 基于VaR风险控制图的各模型VaR估计效果比较

4.4.3 基于Kupiec失败率检验的各模型VaR估计效果比较

4.4.4 基于Christoffersen区间预测检验的各模型VaR估计效果比较

第5章 不同策略下的投资组合优化

5.1 不同策略下的Mean-VaR投资组合模型

5.1.1 风险最小化策略

5.1.2 收益最大化策略

5.1.3 效用最大化策略

5.2 风险最小化策略下的投资组合优化结果

5.3 收益最大化策略下的投资组合优化结果

5.4 效用最大化策略下的投资组合优化结果

结论

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间发表的学术论文

附录B 攻读学位期间参与的科研项目

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摘要

多样化投资一直是规避风险的主要手段,在国际金融格局变迁、潜在金融风险加剧的现实背景下,投资组合的风险管理和构建受到越来越广泛的关注,成为目前的一个热点问题。而投资组合的风险度量、资产联合分布的构建以及资产间相关性的刻画又是该热点问题的核心要素。针对目前已有研究在这三者设定中的不足之处,本文在综合考虑资产间非对称相关结构和资产收益率跳跃特征的基础上,构建一个MRS Copula-ARJI-GARCH模型,进行资产组合动态VaR估计和投资组合优化的研究。
   本文首先进行相关理论分析,定性论证MRS Copula-ARJI-GARCH模型能够提高投资组合VaR估计的准确性和投资组合优化的有效性。接着构建MRS Copula-ARJI-GARCH模型,采用该模型并结合Monte Carlo模拟估计得到行业股指组合的VaR值,通过风险控制图、失败率检验方法以及区间预测检验法将其与MRSCopula-GARCH-t模型、MRS Copula-GARCH-n模型、动态Copula-GARCH-t模型以及动态Copula-GARCH-n模型的VaR估计效果进行比较,从而定量说明本文构建的模型能够提高投资组合VaR估计的准确性。最后,分别在风险最小化策略、收益最大化策略和效用最大化策略下构建Mean-VaR投资组合模型,基于MRSCopula-ARJI-GARCH模型进行投资组合优化。
   研究结果表明,MRS Copula-ARJI-GARCH模型在VaR的估计中能更全面地反映资产组合极端收益的可能性,可以有效提高VaR估计的准确性,能够帮助投资者制定更郑重的投资组合决策,包括在收益一定的情况下实现投资组合风险最小,在风险一定的情况下实现投资组合收益最大以及在同时考虑收益和风险时实现效用最大化。

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