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1、寧夏大學(xué)碩士學(xué)位論文基于VineCopula的多元?jiǎng)討B(tài)風(fēng)險(xiǎn)度量模型MultipleDynamicRiskMeasurementModelBasedonVineCopula學(xué)位申請(qǐng)人:。奎廈梅一一指導(dǎo)教師:胡一生數(shù)援專業(yè)名稱一概室途復(fù)數(shù)理統(tǒng)i一一研究方向:應(yīng)目陵扭過(guò)理當(dāng)金融塹堂:所在學(xué)院:數(shù)堂統(tǒng)i堂陵一論文完成Et期_一墊12。璽壘??h。一一一寧夏大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)是一種風(fēng)險(xiǎn)度量方法,受到各大金融機(jī)構(gòu)及監(jiān)管者推崇,
2、但由于金融市場(chǎng)上外部沖擊和數(shù)據(jù)內(nèi)部特征對(duì)金融市場(chǎng)騫勺影響以及投資者為降低風(fēng)險(xiǎn)分散投資,在資產(chǎn)配置中,VaR或低估了尾部風(fēng)險(xiǎn)或忽略了狀態(tài)轉(zhuǎn)換或沒(méi)有準(zhǔn)確刻畫資產(chǎn)間的相依結(jié)構(gòu)基于此,論文主要目的在于建立既能準(zhǔn)確判斷各個(gè)時(shí)期樣本數(shù)據(jù)波動(dòng)形態(tài)又能準(zhǔn)確刻畫資產(chǎn)間相依結(jié)構(gòu)的新投資組合VaK模型,以提高風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度本文采用循序漸進(jìn)的方式建立了兩個(gè)模型,第一是基于SVtEVTVineCopula的多元?jiǎng)討B(tài)VaR模型:該模型首先將SVt模型和EVT模型
3、的分段核平滑方法相結(jié)合建立了邊緣分布模型,重點(diǎn)在于對(duì)金融資產(chǎn)分布特征的尖峰厚尾進(jìn)行建模,其次采用三種不同的藤(Vine)結(jié)構(gòu)(CVine、DVine和RVine)分別構(gòu)建了金融時(shí)間序列間的相依結(jié)構(gòu)模型,結(jié)合實(shí)證,根據(jù)AIC和BIC準(zhǔn)則進(jìn)行選擇,再結(jié)合MCMC模擬方法計(jì)算投資組合的VaR,并與其他模型進(jìn)行對(duì)比,突出所建模型的優(yōu)勢(shì)性第二是在上一模型的基礎(chǔ)上考慮突發(fā)情況下狀態(tài)轉(zhuǎn)換對(duì)VaR的影響,將馬爾科夫轉(zhuǎn)換引入到SVt模型中,建立基于馬爾科
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