基于Copula理論的投資組合算法的分析與應用.pdf

1、風險和收益一直是金融市場的一對矛盾，如何在追求高收益的同時控制風險是金融領域始終面臨的問題，投資組合是分散風險的一個行之有效的方法。然而投資組合的理論很多，普通投資者難以選擇合適的模型和算法，這就增加了做出正確投資組合策略的難度。 為了讓普通投資者可以更方便的計算投資組合策略的比例系數(shù)，本文從Copula函數(shù)的定義出發(fā)，簡介了Copula函數(shù)的基本性質以及基于Copula函數(shù)的度量隨機變量間相關性的指標，意在通過對比說明不同指標

2、對隨機變量相關性關系的描述原理。文章第二章提出并解釋了投資組合問題的一般形式，說明了原有的投資組合模型在描述風險資產(chǎn)關系上無法區(qū)分相互獨立和兩兩獨立的問題，并用構造隨機試驗的方法證明了基于Kendall的相關系數(shù)l可以刻畫出線性相關系數(shù)無法正確描述的隨機變量間的相關性關系，從而證明了基于Kendall的相關系數(shù)l有著比原有線性相關系數(shù)更為廣泛的適用范圍。文章第三章以修改的“期望--方差”模型為基礎，給出了算法設計的基本思想并利用VB6.