【摘 要】
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通过GARCH模型对收益率序列的边缘分布建模,结合copula构建收益率的联合分布函数,并由蒙特卡洛模拟生成收益率的情景,得到的结果代入广义熵约束的CVaR模型中,由此得到最优的
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通过GARCH模型对收益率序列的边缘分布建模,结合copula构建收益率的联合分布函数,并由蒙特卡洛模拟生成收益率的情景,得到的结果代入广义熵约束的CVaR模型中,由此得到最优的投资权重.实证表明,在考虑不同资产之间的相依结构基础上得到的最优化结果相比传统的M-V模型具有明显的优势,在分散化和收益性上的到很好的效果.
The GARCH model is used to model the marginal distribution of yield series, and the copula is used to construct the joint distribution function of return rate. Monte Carlo simulations yield the yield scenario. The result is substituted into the CVaR model of generalized entropy constraints. The optimal investment weight.The empirical results show that the optimization results based on the dependent structure of different assets have obvious advantages compared with the traditional MV model and have good effect on decentralization and profitability.
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