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1、隨著金融市場(chǎng)的開(kāi)放性越來(lái)越強(qiáng),人們對(duì)金融資產(chǎn)的投資活動(dòng)也越來(lái)越頻繁,投資者一般會(huì)選擇組合投資的方式進(jìn)行投資。因此,有效地刻畫(huà)各金融資產(chǎn)之間的相依結(jié)構(gòu)來(lái)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量,這在防范、抵御與化解金融風(fēng)險(xiǎn)時(shí)顯得尤為重要。
本文對(duì)上證指數(shù)、深證成指、恒生指數(shù)和標(biāo)普500指數(shù)的投資組合進(jìn)行了研究。考慮到金融資產(chǎn)收益率序列表現(xiàn)出來(lái)的尖峰厚尾、波動(dòng)聚集等特點(diǎn),本文用GARCH模型來(lái)刻畫(huà)各指數(shù)收益率,得到獨(dú)立同分布的新息過(guò)程,并對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行
2、了描述性統(tǒng)計(jì)分析。
然后對(duì)藤Copula和傳統(tǒng)多元Copula相關(guān)理論進(jìn)行介紹,用Kendall秩相關(guān)系數(shù)選取C藤Copula在每一層結(jié)構(gòu)中的中樞變量,將C藤Copula與傳統(tǒng)多元Copula對(duì)資產(chǎn)間的相依結(jié)構(gòu)特征和相關(guān)性的測(cè)度進(jìn)行比較。實(shí)證表明:通過(guò)AIC信息準(zhǔn)則方法選擇的藤Copula組合,其擬合度高于傳統(tǒng)多元Copula函數(shù)。此外,本文使用蒙特卡洛模擬的方法,分別針對(duì)C藤Copula函數(shù)、多元t Copula函數(shù)和多元正
3、態(tài)Copula函數(shù),模擬分析了1000天的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,計(jì)算出基于整個(gè)模擬樣本得到的無(wú)條件VaR預(yù)測(cè)值,并將其與模擬樣本產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本內(nèi)比較,發(fā)現(xiàn)當(dāng)置信水平為95%時(shí),多元t Copula函數(shù)的失敗率較為接近理論值,隨著置信水平的提高,當(dāng)置信水平為97.5%和99%時(shí),C藤Copula函數(shù)的失敗率較為接近理論值??傮w而言,利用C藤Copula函數(shù)能更為靈活地描述各市場(chǎng)間相關(guān)性的復(fù)雜形式,可以更為有效地度量投資者在投資過(guò)程中的組合Va
4、R。同時(shí)本文還對(duì)四種指數(shù)及等權(quán)重時(shí)四種指數(shù)的投資組合VaR水平進(jìn)行計(jì)算,發(fā)現(xiàn)等權(quán)重的投資組合VaR值均明顯小于四種指數(shù)VaR的平均值,可見(jiàn)分散投資確實(shí)能夠?yàn)橥顿Y者的投資減少風(fēng)險(xiǎn)。
由于各金融市場(chǎng)間的相關(guān)性可能會(huì)隨著時(shí)間及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性的變化而變化,因此本文引進(jìn)時(shí)變Copula模型來(lái)描述市場(chǎng)間的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)性變化,對(duì)上證指數(shù)和恒生指數(shù)兩資產(chǎn)及深證成指和恒生指數(shù)兩資產(chǎn)收益率序列的時(shí)變相關(guān)特征進(jìn)行分析,比較時(shí)變Copula函數(shù)與其對(duì)應(yīng)的靜態(tài)
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