Copula-MCMC理論在投資組合風險管理上的應用.pdf

1、本文對國內外關于投資組合及其風險值的研究進行了綜述，雖然投資組合理論現已形成了完整的體系，但仍有不足的地方，主要體現在計算組合VaR值基于線性假設和確定最優(yōu)投資組合的實際操作比較繁瑣，而用MCMC方法操作起來比較簡單，所以嘗試將Copula理論和MCMC方法結合運用到投資組合分析中，并與傳統(tǒng)的方法進行了比較，得出的結論是Copula-MCMC方法在資產配置和風險度量方面具有一定的改善效果。全文主要分為三個部分:
　　 第一部分，

2、對Copula理論和MCMC方法的相關理論知識進行了闡述，有選擇性地介紹了常用的Copula函數，如多元正態(tài)Copula函數、多元t-Copula函數和阿基米德Copula函數，并且介紹了M-H算法實施的具體步驟。
　　 第二部分，建立Copula模型和對計算VaR的方法進行改進，根據金融資產的波動性特征，用GARCH(1，1)模型來描述其特性，再結合Copula函數建立Copula-GARCH(1，1)模型，采用兩階段極大似然

3、法對模型參數進行估計，然后用對數似然值和AIC值評價模型的擬合優(yōu)度。傳統(tǒng)方法計算VaR值用到的相關系數是線性的，而Copula模型中的相關系數能夠很好地刻畫金融資產的非線性相關關系，因此用Copula模型中的相關系數代替線性相關系數計算VaR更加符合實際。再根據樣本數據的先驗概率通過MCMC方法確定投資組合資產比例，用該比例和Copula模型相關系數計算VaR的值。
　　 第三部分，用建立的模型進行實證分析，本文選擇歐盟排放權配