基于Copula函數(shù)的投資組合市場風險度量及優(yōu)化選擇.pdf

1、本文以現(xiàn)代金融理論和金融工程方法為基礎,主要圍繞VaR及CVaR,系統(tǒng)地利用Copula函數(shù)建立度量投資組合市場風險的模型,并應用于投資組合的實際構建當中。
　　 首先對國際上主要的投資組合市場風險度量方法的演變過程進行了歸納總結,分析其優(yōu)點及缺點,然后重點地對核心的VaR和CVaR風險度量方法進行了比較,指出CVaR方法不僅保留了VaR的優(yōu)點,還克服了VaR的局限性,用CVaR對風險進行度量更具意義。
　　 然后系統(tǒng)地

2、介紹了Copla函數(shù)的基本理論,包括定義、性質、種類、參數(shù)的估計及在相關性分析和風險管理上的應用等等,對常見的兩種橢圓Copula和三種阿基米德Copula函數(shù)進行了一個簡單的比較,說明它們在捕捉相關性方面各自的特點,從而為實證分析當中選擇合適的Copula函數(shù)提供了一定的理論依據(jù)。
　　 接著通過采用極值理論和經(jīng)驗分布相結合的半?yún)?shù)方法對收益率的邊際分布進行建模,然后選用合適的Copula函數(shù)把個邊際分布連接在一起得到所需要的

3、聯(lián)合分布函數(shù),再通過蒙特卡羅模擬的方法產(chǎn)生足夠多的樣本點方便地計算出投資組合的VaR及CVaR值。實證分析的結果表明基于Copula函數(shù)的風險度量計算方法能準確地捕捉數(shù)據(jù)分布的特點,對比傳統(tǒng)的基于正態(tài)分布的風險度量計算更能反映資產(chǎn)收益尾部風險的存在。
　　 最后進一步從二元投資組合擴展到多元投資組合,并在均值一方差模型的基礎上建立了基于Copula函數(shù)的均值—CVaR模型,利用最優(yōu)化方法求出了資產(chǎn)組合的有效邊界和引入無風險時最優(yōu)