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文檔簡介
1、金融資產(chǎn)收益率不僅具有尖峰厚尾性、異方差性,還具有長記憶性。因此,本文結(jié)合Copula理論和ARFIMA-GARCH模型建立了多變量金融資產(chǎn)投資組合的風(fēng)險值度量模型。
建立ARFIMA-GARCH-Copula模型研究滬深股市的相關(guān)結(jié)構(gòu)和等權(quán)重資產(chǎn)組合風(fēng)險值VaR,并利用該模型對上海綜合指數(shù)和深圳成分指數(shù)收益率的組合進(jìn)行了實證研究。采用R/S分析法檢驗各個資產(chǎn)收益率的長記憶性,經(jīng)過分?jǐn)?shù)階差分后選用GARCH模型建模得到邊緣分布
2、。選擇Copula函數(shù)來刻畫兩資產(chǎn)之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),建立聯(lián)合分布模型。并采用Monte Carlo方法模擬產(chǎn)生各資產(chǎn)的收益率序列,計算出投資組合的風(fēng)險值VaR。實證研究表明:滬深股市具有長記憶性,且兩者具有對稱的尾部相關(guān)性;Kupiec檢驗說明ARFIMA-GARCH-Copula模型較之于GARCH-Copula模型能更準(zhǔn)確地度量投資組合風(fēng)險值。
考慮到分析三個金融資產(chǎn)的投資組合時兩兩金融資產(chǎn)服從的Copula函數(shù)并不一定相同
3、,從而本文還利用構(gòu)造多元隨機(jī)變量相關(guān)結(jié)構(gòu)的Pair Copula方法和ARFIMA-GARCH模型相結(jié)合建立了ARFIMA-GARCH-Pair-Copula模型研究計算以上海綜合指數(shù)、深圳成分指數(shù)以及香港恒生指數(shù)收益率序列構(gòu)建資產(chǎn)組合的風(fēng)險值VaR。ARFIMA-GARCH模型刻畫各資產(chǎn)收益率序列的波動,根據(jù)變量間相關(guān)性強(qiáng)弱選出主節(jié)點,通過各變量間的散點圖選擇合適的Pair Copula函數(shù)。以此建立的模型不僅考慮了各資產(chǎn)收益率的長記
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