【摘 要】
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摘要：由于金融收益序列的时变波动、偏斜、高峰、厚尾等分布特性，加上波动的集聚性和杠杆效应，在描述金融收益序列中通常使用GARCH族模型。本文结合TGARCH-t模型和Copula方法，利用上证综指、深证成指、恒生指数以及标准普尔500指数对沪、深、港、美股票市场进行分析。该模型能很好地捕捉资产间的非线性相关性，更符合现实市场。利用其对市场估计的准确性，以建立更加准确且经济效益高的VaR风险管理。
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摘要：由于金融收益序列的时变波动、偏斜、高峰、厚尾等分布特性，加上波动的集聚性和杠杆效应，在描述金融收益序列中通常使用GARCH族模型。本文结合TGARCH-t模型和Copula方法，利用上证综指、深证成指、恒生指数以及标准普尔500指数对沪、深、港、美股票市场进行分析。该模型能很好地捕捉资产间的非线性相关性，更符合现实市场。利用其对市场估计的准确性，以建立更加准确且经济效益高的VaR风险管理。
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本文采用Copula-TARCH-t模型的方法来对上海、深圳、香港、美国股票市场的指数组合进行Monte Carlo模拟，以度量证券市场的风险。通过与传统的历史模拟方法的比较，可以得出其再经济成本和对市场波动的敏感性方面，具有其特殊的优势。能够更加准确的估计出市场风险。即能在市场波动较小时避免不必要的经济成本又能在经济波动加大时警惕其风险的准备。
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