基于Copula函數(shù)及CVaR方法的風(fēng)險(xiǎn)測度研究.pdf

1、近二三十年,國際金融市場發(fā)生了巨大的變化。金融市場的波動(dòng)日益頻繁,影響金融市場的危機(jī)時(shí)常發(fā)生,風(fēng)險(xiǎn)測度已成為業(yè)界關(guān)注的話題之一。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)測度方法建立在馬克維茨的投資組合理論基礎(chǔ)之上,資產(chǎn)之間的相關(guān)性為線性關(guān)系,資產(chǎn)的收益率服從多元正態(tài)分布,用VaR對(duì)資產(chǎn)組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度。然而大量的研究證明,金融資產(chǎn)收益率存在尖鋒厚尾的特性,資產(chǎn)之間存在非線性關(guān)系,傳統(tǒng)的正態(tài)分布模型會(huì)低估實(shí)際資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)大小。與此同時(shí),VaR方法存在一定的理論缺陷,不能

2、滿足實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)管理者的需要。基于此,本文引入Copula函數(shù)和CVaR方法。對(duì)于單個(gè)金融資產(chǎn),CVaR考慮了金融資產(chǎn)尾部損失的平均值,更適合度量金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn);對(duì)于投資組合,通過Copula函數(shù)考慮金融資產(chǎn)的非線性相關(guān)性,選擇不同的邊緣分布構(gòu)建了合適的聯(lián)合分布損益函數(shù)。
　　 本文首先討論了Copula函數(shù)在金融市場尾部相關(guān)性研究上的應(yīng)用;然后結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)測度方法VaR與CVaR,分別采用歷史模擬法、方差協(xié)方差法、蒙特卡羅模擬法及極值理

3、論計(jì)算道瓊斯工業(yè)指數(shù)和香港恒生指數(shù)的VaR和CVaR,結(jié)果顯示,四種方法的VaR均未通過Kupiec返回檢驗(yàn),都低估了股指的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。但是,CVaR的失敗率大幅減小,提高了預(yù)測精度?？紤]股指收益率序列的時(shí)變性,本文對(duì)單個(gè)股指的收益率序列建立GJR-EVT模型,并在此基礎(chǔ)上引入Copula函數(shù),建立GJR-EVT-Copula模型,計(jì)算股指投資組合的VaR和CVaR,并對(duì)模型進(jìn)行返回檢驗(yàn)。研究表明,基于GJR-EVT-Copula模型的C