基于Copula函數(shù)-Asymmetric Laplace分布的金融市場風(fēng)險度量與套期保值研究.pdf

1、隨著金融全球一體化的發(fā)展,金融市場的復(fù)雜程度日益提高,防范金融風(fēng)險已成為全社會的共識。加強(qiáng)金融系統(tǒng)風(fēng)險防范和管理能力,提高市場轉(zhuǎn)移及消化吸收風(fēng)險的能力,將是我國金融市場健康成長和發(fā)展的重要保障。金融秩序和金融運(yùn)行環(huán)境的不斷改變,金融風(fēng)險的產(chǎn)生、傳播、控制與管理等都日趨復(fù)雜,對金融市場風(fēng)險的度量與管理的研究也更加重要和復(fù)雜。金融市場風(fēng)險是最常見也是我國金融機(jī)構(gòu)面臨的主要風(fēng)險,但是對其的研究,一些傳統(tǒng)的基于正態(tài)、線性或波動性對稱等模型的研究

2、已不再適用,很難充分地捕獲市場風(fēng)險信息。這就需要不斷探索研究,給出更多適應(yīng)現(xiàn)階段風(fēng)險管理要求的理論模型研究及實(shí)證研究。
　　本文在分析現(xiàn)代金融風(fēng)險管理理論的基礎(chǔ)上,總結(jié)了市場風(fēng)險度量及期貨套期保值等方面的研究,指出了現(xiàn)有研究的不足,針對金融市場風(fēng)險的復(fù)雜性,建立了基于非正態(tài)分布方法及非線性相關(guān)性模型的風(fēng)險度量模型和套期保值策略模型,對金融市場風(fēng)險的度量與套期保值進(jìn)行了研究。主要從以下四個方面展開了主體部分的研究:
　　(1)

3、本文建立了基于Asymmetric Laplace(AL)分布的市場風(fēng)險VaR與CVaR的度量模型。構(gòu)建了市場風(fēng)險VaR和CVaR度量的AL參數(shù)法和AL-MC法,并進(jìn)行了比較研究。選取上證指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)及S&P500指數(shù)為研究對象,結(jié)合各股市的風(fēng)險特征,給出了VaR和CVaR度量及其返回檢驗和準(zhǔn)確性評價。結(jié)果表明,基于AL分布的風(fēng)險度量模型能更好刻畫市場風(fēng)險特征,能很好地度量市場風(fēng)險。
　　(2)本文建立了動態(tài)風(fēng)險VaR和C

4、VaR度量的ARMA-GJR-AL模型。從相關(guān)性、波動性及殘差分布特征三方面考慮,研究了基于ARMA-GJR-AL模型的動態(tài)風(fēng)險VaR和CVaR的度量。通過實(shí)證研究,給出了上海股市與紐約股市的市場風(fēng)險預(yù)測及準(zhǔn)確性檢驗,研究了模型的有效性。結(jié)果表明,基于AL分布的動態(tài)風(fēng)險度量模型更具合理性和適用性,能有效地度量風(fēng)險。
　　(3)本文運(yùn)用Copula函數(shù)技術(shù)來描述資產(chǎn)間的相關(guān)性結(jié)構(gòu),建立了金融資產(chǎn)組合的市場風(fēng)險VaR和CVaR的度量和

5、分配的Copula-AL模型,并對常用的基于多元統(tǒng)計分布的度量方法及基于OLS模型的風(fēng)險分配方法進(jìn)行了比較研究。選取上證指數(shù)和深圳成指的組合為例,計算了組合風(fēng)險及其分配。結(jié)果表明,基于t-Copula-AL模型的VaR、CVaR法計算簡單準(zhǔn)確,且能方便地進(jìn)行風(fēng)險分配。
　　(4)本文采用參數(shù)和非參數(shù)分布法來刻畫邊際分布特征,結(jié)合Copula函數(shù)技術(shù)來描述期現(xiàn)市場間的相關(guān)性,以CVaR最小化為目標(biāo)函數(shù),建立了基于靜態(tài)和動態(tài)Copul

6、a-CVaR的最優(yōu)套保比率度量模型,并對各模型進(jìn)行了比較研究。以滬深300指數(shù)現(xiàn)貨和期貨為研究對象,建立了靜態(tài)和動態(tài)Copula-CVaR模型及OLS模型,在給定套保期限內(nèi),分析了各模型的套保費(fèi)用,并給出了修正成本套保效率的比較分析。實(shí)證結(jié)果表明,考慮套保費(fèi)用時,應(yīng)選擇簡單易行的靜態(tài)套保策略,即使市場條件相同,也應(yīng)據(jù)自身的費(fèi)用情況選擇最優(yōu)套保策略。
　　本文的研究促進(jìn)了金融市場風(fēng)險度量、期貨套期保值、AL分布及Copula函數(shù)理論