Copula函數(shù)的比較及在VaR度量中的應用研究.pdf

1、相關性的研究在金融數(shù)量分析上具有相當重要的作用。如今單一資產(chǎn)風險的度量已經(jīng)不能滿足投資的需求，學界越來越關注于組合的風險，而資產(chǎn)間相依結構在很大程度上影響著VaR的準確度量。近些年發(fā)展起來的Copula函數(shù)理論，作為一種新的衡量金融變量之間相依結構的工具，與過去的傳統(tǒng)研究方法比較起來，具有更加準確和靈活的優(yōu)勢。 通過對國內(nèi)外該領域研究分析，發(fā)現(xiàn)目前國內(nèi)對于Copula函數(shù)的比較和實證方法的研究還較少。因此本文在對Copula函數(shù)

2、理論進行闡述的基礎上，對于兩大類Copula函數(shù)族--橢圓Copula函數(shù)族和Archimedean copula函數(shù)族--做了分析比對，并著重介紹常用的幾種具體Copula函數(shù)，總結出其各自的特征，以便于在應用時，針對不同數(shù)據(jù)選擇合適的經(jīng)驗Copula函數(shù)，同時也比較概括了一些Copula函數(shù)參數(shù)估計的方法。另一方面，文章對VaR方法度量做了詳盡的探討，對目前常用的VaR方法，包括參數(shù)法和模擬法，歸類概述的同時，指出VaR計算以及相關

3、性度量中存在的問題，提出了將Copula函數(shù)引入蒙特卡羅模擬VaR的方法。在對理論分析的基礎上，使用上證和深證指數(shù)的收益率做實證分析，取得較過去方法更為準確的VaR值，并且從事后檢驗的結果上看，引入Copula函數(shù)的蒙特卡羅模擬方法相對于過去傳統(tǒng)的蒙特卡羅模擬，更容易捕捉到尾部極值，從而避免對風險極值的擬合不當引起的失誤，得到更準確的VaR并有效控制了風險。此外，在文章最后也提出了一些Copula函數(shù)應用和理論上的不足之處，畢竟它的理論