Copula-MCMC理論在投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用.pdf

1、本文對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于投資組合及其風(fēng)險(xiǎn)值的研究進(jìn)行了綜述，雖然投資組合理論現(xiàn)已形成了完整的體系，但仍有不足的地方，主要體現(xiàn)在計(jì)算組合VaR值基于線性假設(shè)和確定最優(yōu)投資組合的實(shí)際操作比較繁瑣，而用MCMC方法操作起來比較簡(jiǎn)單，所以嘗試將Copula理論和MCMC方法結(jié)合運(yùn)用到投資組合分析中，并與傳統(tǒng)的方法進(jìn)行了比較，得出的結(jié)論是Copula-MCMC方法在資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)度量方面具有一定的改善效果。全文主要分為三個(gè)部分:
　　 第一部分，

2、對(duì)Copula理論和MCMC方法的相關(guān)理論知識(shí)進(jìn)行了闡述，有選擇性地介紹了常用的Copula函數(shù)，如多元正態(tài)Copula函數(shù)、多元t-Copula函數(shù)和阿基米德Copula函數(shù)，并且介紹了M-H算法實(shí)施的具體步驟。
　　 第二部分，建立Copula模型和對(duì)計(jì)算VaR的方法進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)金融資產(chǎn)的波動(dòng)性特征，用GARCH(1，1)模型來描述其特性，再結(jié)合Copula函數(shù)建立Copula-GARCH(1，1)模型，采用兩階段極大似然

3、法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，然后用對(duì)數(shù)似然值和AIC值評(píng)價(jià)模型的擬合優(yōu)度。傳統(tǒng)方法計(jì)算VaR值用到的相關(guān)系數(shù)是線性的，而Copula模型中的相關(guān)系數(shù)能夠很好地刻畫金融資產(chǎn)的非線性相關(guān)關(guān)系，因此用Copula模型中的相關(guān)系數(shù)代替線性相關(guān)系數(shù)計(jì)算VaR更加符合實(shí)際。再根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的先驗(yàn)概率通過MCMC方法確定投資組合資產(chǎn)比例，用該比例和Copula模型相關(guān)系數(shù)計(jì)算VaR的值。
　　 第三部分，用建立的模型進(jìn)行實(shí)證分析，本文選擇歐盟排放權(quán)配