【摘 要】
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Copula-Garch模型近十年来已广泛地应用于金融数据的模拟和分析预测中,其对投资组合的拟合有较好的效果.传统的Copula-Garch模型通常采用两阶段法来完成对模型参数的估计,即
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Copula-Garch模型近十年来已广泛地应用于金融数据的模拟和分析预测中,其对投资组合的拟合有较好的效果.传统的Copula-Garch模型通常采用两阶段法来完成对模型参数的估计,即由选定的Copula函数及具体数据估计出Garch模型中的参数,进而得到风险收益r,但估计精度受参数影响较大.本文的研究有别于传统的Copula-Garch模型估计方法,首先,从Copula函数本身出发,利用藤结构(本文主要采用Canonical藤与D藤),对多元Copula函数进行简化,即将一个多元Copula函数化为一系列二元条件Copula函数的乘积,起到降次化简的作用.再利用分布函数与二元条件Copula函数之间的关系,构建中间函数h,并计算出h函数与Copula函数之间的关系,从而对已知的Copula函数,利用h函数及其逆函数进行迭代,将边际分布用条件分布表示出来,通过反解,直接得到Copula-Garch模型中的风险收益r,完成对模型的估计.本文选取了T-Copula函数及Gaussian Copula函数,在五元情形下,分别利用Canonical藤与D藤做出不同形式的化简,计算出相应的h函数及其逆函数,就五元的Copula-Garch模型中的风险收益r做出估计.文章最后,用真实的股票数据在几组给定的参数下,对该模型算法的有效性进行了模拟和比较.
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