受金融危机影响,全球股票市场以及债券市场不景气,国际金价大幅上涨,黄金市场表现抢眼,黄金已经与股票、债券一样,成为一种非常重要的投资工具。近年来,机构投资者队伍不断发展壮大,影响力也不断增强,由于机构投资者通常进行多元化投资,因此,黄金同其它投资工具一样,成为机构投资者投资组合中非常重要的部分。多数银行私人银行资产报告中就显示,其资产组合包括股票、债券、黄金、外汇以及房地产这五类资产,并且对黄金资产走势保持乐观态度。由于机构投资者采用多元化投资策略,因此在计算资产组合VaR时应该选择较为精确并且计算速度快的方法,现在计算资产组合VaR的方法有很多种,包括历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法,根据目前的文献资料,机构投资者多采用传统方法,例如内部模型法等来计算资产组合的VaR。传统的VaR计算方法明显存在着一些缺点,如正态分布的假设、线性假设、缺乏对极端事件的考虑以及金融资产之间尾部相关性等。这些因素都会影响投资组合的效果和风险,对VaR计算的精确度产生很大影响。而Copula的理论相对于传统方法有着理论优势,Copula函数可以把几个边际分布连成一个联合分布,不用假定边际分布是正态分布,Copula函数导出的一致性和相关性测度应用范围更广、实用性更强,可以捕捉到变量间非线性、非对称的相关关系,特别是容易捕捉到分布尾部的相关关系。本文首先基于传统方法,对包含黄金、股票和债券的投资组合风险进行度量,再利用Copula函数和GARCH模型,建立Copula-GARCH-t模型,利用历史模拟法、参数法以及蒙特卡洛模拟法,对黄金、股票以及债券的投资组合风险进行实证研究分析,最后在风险最小的情况下,给出三种资产的投资比例。结果表明,T分布对数据描述好于正态分布,从而计算结果相对较为准确。Copula-GARCH(1,1)-t模型与数据拟合效果很好,因此通过Copula模型模拟出的随机数也接近真实收益率,在计算资产组合的风险时更为准确,可信度更高。从KuPiec检验计算结果来看,蒙特卡洛模拟法要明显优于几种传统方法,历史模拟法和Risk Metrics法存在低估风险的可能,而GARCH-T模型存在高估风险的可能。并且Copula模型解决了蒙特卡洛模拟法计算时间长的缺点。而运用蒙特卡洛模拟法计算VaR时,模型的选择至关重要,T-Copula模型要明显优于正态Copula模型,计算结果比正态Copula模型略大一些,这是因为T-Copula模型充分考虑到资产的厚尾分布,计算结果更加保守。当投资额为700.6元、风险最小时,在95%置信水平下,投资组合VaR为16.54元,即资产组合的最大损失为16.54元,为投资额的2.36%。在99%的置信水平下,VaR为18.95元,为投资额的2.70%。从结果看,预期损失占投资额比例很小,保值效果较好。根据文章得到的结论可知：机构投资者在计算投资组合的VaR时,可以利用Copula-GARCH(1,1)-t模型进行计算,不但计算速度较快,而且结果较传统方法更为精确,对机构投资者确定投资策略非常有价值。