【摘 要】
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投资组合的风险测度是金融风险管理研究的主要内容之一,也是金融投资者持续关注的热点话题之一.近年来,随着经济全球化的进程加快,金融市场面临的风险日益复杂化和多样化,金
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投资组合的风险测度是金融风险管理研究的主要内容之一,也是金融投资者持续关注的热点话题之一.近年来,随着经济全球化的进程加快,金融市场面临的风险日益复杂化和多样化,金融资产间的相依结构呈现出非线性、非对称和尾部相关等特征,传统投资组合模型的线性相关分析已不再适合描述金融风险的相关信息.因此,构建相应的模型来准确刻画各投资标的间的相依结构及准确测度投资组合风险具有重要意义.本文通过构建混合R Vine Copula-SV模型进行股市投资组合的风险测度,其主要内容分为两部分,第一部分,模型构建及参数估计.首先构建SV-Skt模型对边缘资产进行建模,并结合EIS算法估计其模型参数,通过SV-Skt模型来分析各边缘资产的特性及预测各标的资产收益的波动率.接着使用SV-Skt模型过滤得到新生量,并在Skt分布下进行概率积分变换得到(0,1)上服从均匀分布的序列,为下一步构建混合R Vine Copula模型做铺垫.其次,投资组合内各标的间相依结构的刻画,将上述均匀分序列作为估计样本建立混合R Vine Copula模型,结合AIC准则确定其各节点的最优Pair Copula,并使用两阶段极大似然法估计其参数,在此基础上同时构建了4类R Vine Copula模型.第二部分,实证研究.首先以中证六大行业指数为例进行实证分析,分别在等权重下及Mean-ES模型约束下进行投资组合.其次,使用滚动时间窗的Monte Carlo模拟法计算未来持有期投资组合的Va R及ES,并给出混合R Vine Copula在多头头寸和空头头寸下的预测结果,其结果表明Va R在度量极端风险时的局限性,也证明了ES的优越性.最后对各模型的预测性能进行回测检验,结果表明无论是等权重下还是在Mean-ES模型约束下,混合R Vine Copula的预测性能均是最优的.进一步证明了混合R Vine Copula-SV模型的有效性,该模型也为后续研究者预测投资组合的风险提供一新的理论基础.
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