【摘 要】
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在金融活动中相关性分析具有着很重要的意义,如投资组合、资产定价及风险分析等方面的问题都用到了相关性分析。目前在变量之间的相关性方法研究,主要的有线性相关系数法和因
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在金融活动中相关性分析具有着很重要的意义,如投资组合、资产定价及风险分析等方面的问题都用到了相关性分析。目前在变量之间的相关性方法研究,主要的有线性相关系数法和因果分析法。Copula理论正是第二种方法的应用。它是一种新的度量工具,Copula函数已成为风险管理领域中新的突破。与传统的相关性度量方法相比,Copula理论具有很多的优点。第一,不受到限制边缘分布的限制,由Copula理论可以构造出灵活多样的多元分布。第二,Copula理论在建立金融模型方面,随机变量的边缘分布及其相关结构可以分步研究,其中相关结构就由一个Copula函数来刻画,这样建模结构得到简化,而且对金融活动的分析和理解也是大有益处的。VaR多数是用于度量有价证券的风险,在VaR估计中,一种主要的难点是模拟相关结构,尤其在计算VaR与分布尾部相关。本文提出的模型就是基于一个波动率,Copula理论和极值理论的动态经济模型。用ARMA-GARCH模型拟合收益值是合理的,来解释收益水平和条件波动率。修正方差的观察值有Copula来模拟,其尾部边际分布用经验分布或者GPD分布,其他由经验分布来拟合。与较大损失相关的观察值给予较大权重的这个估计量是用来估计Copula的,还提出边际Copula分布和估计过程,这个过程允许模拟的数据可以是非对称相关的,但是是对称相关的Copula族。本文提出一种了基于Copula函数和极值理论的对有价证券的VaR估计方法。每个收益率由Copula模拟联合分布的ARMA-GARCH模型来拟合,边际分布由GPD和经验来分布拟合,估计Copula的估计量给予较大损失的权重值,本文将这种方法应用于两个阶段的有价证券,并与传统的方法进行了比较,得出的结论更切合实际。
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