基于SV和Copula的投資組合風險度量及最優(yōu)策略選擇.pdf

1、投資組合理論是金融學中的重要研究課題之一，其目的是尋求一個最優(yōu)投資組合，在給定的收益水平下使投資風險最小化，或者在給定的風險下使投資者的收益最大化。為了突破傳統(tǒng)Markowitz均值-方差模型中風險度量方法及正態(tài)分布假設的局限，我們必須應用新的風險度量方法，同時尋找較為合適的聯(lián)合分布，這對于度量投資組合風險及最優(yōu)投資策略的選擇有至關重要的作用。
　　 在風險測度方面近年來提出了新的風險度量方法——VaR、CVaR，特別是CVaR

2、，已成為金融風險管理中研究的前沿課題；Copula函數(shù)則為求取聯(lián)合分布函數(shù)提供了一條便捷、準確的通道，可以解決非正態(tài)假設下求解投資組合的聯(lián)合分布的問題，從而克服傳統(tǒng)正態(tài)分布假定的很多不足之處。
　　 本文主要研究內(nèi)容是基于Mean-CVaR的投資組合優(yōu)化問題，將Copula函數(shù)、SV模型、CVaR以及蒙特卡洛模擬技術結(jié)合到一起，解決了投資組合中不同資產(chǎn)之間非正態(tài)、非線性相關問題，為資產(chǎn)投資組合的選擇與風險度量提供了一種全新的解決

3、思路。本文的研究對象是由上證綜指、深圳成指以及恒生指數(shù)構成的投資組合，通過兩類異方差模型——GARCH模型和SV模型——的綜合比較研究，發(fā)現(xiàn)SV-t模型在刻畫風險資產(chǎn)收益率的分布時更具有優(yōu)勢；在對單個風險資產(chǎn)收益率的邊際分布進行建模之后，重點通過對幾種Copula函數(shù)的擬合優(yōu)度進行檢驗，從而選取合適的Copula函數(shù)——t-Copula——構建投資組合之間的相關結(jié)構；最后，把 SV-t模型和t-Copula函數(shù)同時應用到投資組合的風險度