基于極值理論和Copula函數(shù)的中國基金市場投資組合VaR研究.pdf

1、近年來，金融市場的波動日益劇烈，一些金融危機(jī)事件接連發(fā)生，這些都對風(fēng)險管理提出了挑戰(zhàn)，需要更加適合的模型方法來處理這些情況。實際研究表明傳統(tǒng)的正態(tài)分布模型假設(shè)嚴(yán)重低估了風(fēng)險，為了更加精確的度量風(fēng)險，很多學(xué)者提出用在工程上得到廣泛使用的極值理論來度量市場風(fēng)險。極值分布不需要對整個回報分布做任何假設(shè)，而是讓數(shù)據(jù)說話，僅僅擬合分布的尾部，很適合度量風(fēng)險。本文主要通過在前人對極值理論研究的基礎(chǔ)上，探討怎樣用極值理論來更加精確的估計中國基金市場所

2、面臨的金融風(fēng)險。同時，更具現(xiàn)實意義的是金融資產(chǎn)的組合情形。由于各種風(fēng)險因子之間具有一定的相關(guān)性，投資組合能夠在一定程度上發(fā)散風(fēng)險。傳統(tǒng)的投資組合的VaR度量模型對投資組合的邊際分布做出各種假設(shè)，導(dǎo)致這類VaR模型或者高估或者低估實際VaR值。通過Copula理論，可以選擇各種邊際分布，通過各種合適的Copula函數(shù)連接起來，得到一個更貼近現(xiàn)實分布的聯(lián)合分布，同時Copula函數(shù)不但描述了變量之間的相關(guān)程度，更進(jìn)一步描述了變量間的相依結(jié)構(gòu)

3、，這些都使得Copula模型成為具有更強(qiáng)的刻畫現(xiàn)實金融序列分布的動態(tài)模型。
　　 基于馬可維茨投資組合理論，本文希望考慮在使用VaR度量風(fēng)險的時候，相關(guān)性與VaR的關(guān)系。若假定市場數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，我們可以得到與馬可維茨投資組合理論類似的結(jié)論，即線性相關(guān)性越小，投資組合的風(fēng)險(VaR值)就越小。但由于金融數(shù)據(jù)大多不服從正態(tài)分布，且具有厚尾性，所以本文通過模擬方法研究了中國基金市場VaR與線性相關(guān)性和尾部相關(guān)性的關(guān)系，結(jié)果表明尾部