【摘 要】
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针对金融时间序列经常呈现时变、高峰、厚尾和波动集群的特性,为了准确刻画金融时间序列间的相依关系,准确度量金融资产时间序列的风险,本文首先采用ARMA模型和GARCH模型对单
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针对金融时间序列经常呈现时变、高峰、厚尾和波动集群的特性,为了准确刻画金融时间序列间的相依关系,准确度量金融资产时间序列的风险,本文首先采用ARMA模型和GARCH模型对单个基金收益率序列进行建模,利用ML方法和MCMC方法分别对模型参数进行估计,通过AIC准则选择相对最优的STGARCH(1,1)-模型;然后基于ML方法和MCMC方法度量基金序列的VaR值;进一步通过参数法和半参数法构建最优的时变Copula模型旨在准确刻画基金序列间的相依关系.本文通过两个关键步骤构建基于MCMC方法的时变Copula模型.首先选取四支基金1546个交易日的收盘价数据,以对数收益率为研究对象进行统计分析,发现序列呈现出时变、高峰、厚尾和波动集群性等特征,选取四支基金的对数收益率数据,正态性检验结果显示序列均不服从正态分布;然后通过边缘分布由经验分布函数或者核分布估计和边缘分布由参数估计两个角度进行对比分析,以获得最优的Copula模型.采用ARMA模型和GARCH模型对单个基金收益率序列进行建模,分别基于ML和基于MCMC方法估计模型参数,并估计基金收益率序列的VaR值,得到MCMC方法优于ML方法的结论;其次,为了准确刻画基金收益率序列间的相依关系,利用常见的静态Copula和时变Copula模型对基金序列间两两相依关系进行建模并进行对比分析,得出基于MCMC方法的时变CopulaSjc-模型表现相对最优、能够刻画基金收益率序列间尾部相依关系的Copulat-模型表现较好、能够刻画动态过程的Copula模型要优于静态Copula模型的结论.实证研究表明基于MCMC方法的时变Copula模型在刻画基金收益序列间相依关系和度量基金风险VaR值方面能够取得较好的结果.
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