基于Copula方法的投資組合VaR的度量研究.pdf

1、風險管理在最近的幾年真正經歷了一場革命，這始于風險價值(VaR)。VaR方法是一種衡量金融市場風險的方法，是為了應對20世紀90年代初的金融災難發(fā)展起來的。現(xiàn)在，VaR方法已擴展并應用于衍生工具，而且在總體上改變了金融機構處理金融風險的方式。隨著研究的深入，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的模型都是基于正態(tài)分布運用方差-協(xié)方差法來求解投資組合的風險價值，與實際情況相差較大，傳統(tǒng)的相關系數矩陣也不能較好地表達組合資產之間的非線性關系。因此，需要拓展新的方法來更好

2、地研究投資組合的風險價值和相關性。
　　 近年來，Copula技術的出現(xiàn)，為解決上述問題，提供了很好的思路和方法，把金融風險的分析推向了一個新的階段。Copula函數描述了隨機變量相關結構，是構造相依多元隨機變量聯(lián)合分布的有力工具。它將多維隨機變量的聯(lián)合分布構建問題獨立地拆分成邊緣分布的估計和邊緣分布之間的相關結構分析，使得聯(lián)合分布的構造問題更加容易也更加準確。基于Copula函數的隨機模擬，考慮了隨機變量的相依結構問題，有效避

3、免了Copula模型的設定困難，明顯優(yōu)于忽視相依結構問題的模擬。
　　 論文主要研究了Copula理論在投資組合風險價值上的應用。論文首先對VaR理論、Copula理論進行了較系統(tǒng)的總結，對VaR理論的研究現(xiàn)狀、計算方法包括基本原理、優(yōu)缺點、詳細的計算步驟，以及Copula理論的研究現(xiàn)狀、Copula函數的分類、性質、相關性、參數估計方法進行了綜述。在上述理論分析的基礎上，論文針對投資組合風險價值VaR計算以及相關性度量中存在的

4、模型的設定問題，應用了基于Copula函數的蒙特卡羅模擬方法，使用深圳A指和深圳B指每天交易日的收盤價對兩只股票的投資組合風險價值度量做實證分析；使用R軟件產生隨機數，模擬出數據，計算了邊緣分布為t-Copula分布，相依結構的Copula函數分別取正態(tài)copula、t-copula、Gumbel copula、Clayton copula和Frank copula，取得較過去常用相依結構取正態(tài)copula及t-copula方法更為準確