【摘 要】
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VaR是评估资产组合风险的有效手段之一。已有的VaR估计方法依赖于总体分布,且无法全面描述不同资产间的风险相关性,导致风险常常被低估。为此,本文采用Kernel-Copula函数,估
【机 构】
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内蒙古财经大学统计与数学学院,中国人民大学,天津财经大学理工学院,
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VaR是评估资产组合风险的有效手段之一。已有的VaR估计方法依赖于总体分布,且无法全面描述不同资产间的风险相关性,导致风险常常被低估。为此,本文采用Kernel-Copula函数,估计资产组合的VaR,提高估计结果的精度和可信度。最后,利用新方法估算沪深300和标普500构成的资产组合VaR。
VaR is one of the most effective ways to assess portfolio risk. Existing VaR estimation methods rely on the overall distribution, and can not fully describe the risk correlation between different assets, resulting in the risk is often underestimated. To this end, this paper uses the Kernel-Copula function to estimate the VaR of the portfolio and improve the accuracy and credibility of the estimation results. Finally, the new method is used to estimate the VaR of assets portfolio composed of CSI300 and S & P500.
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