【摘 要】
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在管理金融资产组合风险时需要先确定资产收益率之间的联合分布,由于金融资产的日益增多以及金融市场的变化多端,要正确刻画金融资产收益率的联合分布是非常困难的,特别是多元金融资产收益率之间的动态相依结构.本文将因子Copula模型和广义自回归得分模型相结合来建立多元动态Copula,但由于单一Copula的相依结构特征固定,无法适应复杂的金融场景,因此本文利用多个Copula的加权线性组合构成Mix-C
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在管理金融资产组合风险时需要先确定资产收益率之间的联合分布,由于金融资产的日益增多以及金融市场的变化多端,要正确刻画金融资产收益率的联合分布是非常困难的,特别是多元金融资产收益率之间的动态相依结构.本文将因子Copula模型和广义自回归得分模型相结合来建立多元动态Copula,但由于单一Copula的相依结构特征固定,无法适应复杂的金融场景,因此本文利用多个Copula的加权线性组合构成Mix-Copula模型,并将变量选择中常用的正则化方法应用于Mix-Copula模型中Copula的选择,通过EM算法和局部线性逼近算法相结合得出权重参数和Copula参数的估计.数值模拟的结果展示了该估计方法的有限样本表现以及对动态相依结构的识别准确性.本文将提出的模型和估计方法用于道琼斯工业平均指数(DJI30)成分股的投资组合VaR和ES预测,实证结果证明了其在金融风险管理方面的优越性.
本文采用另一种非线性方式将多元动态Copula组合成Max-Copula模型,并利用极大复合似然估计法估计模型参数.数值模拟结果表明,在保持与Mix-Copula具有相同的上尾相依性时,Max-Copula能更加准确地拟合变量之间非尾部的相依结构.在基于DJI30成分股的投资组合风险预测和最优化配置的实证分析中,动态Mix-Copula模型和动态Max-Copula模型均比相应的静态模型更加灵活和准确地刻画了金融资产收益率之间的相依结构,且在不同市场环境下的比较结果表明,动态Mix-Copula模型更适用于金融市场风险较大时期,而动态Max-Copula模型更适用于金融市场较稳定时期.
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