【摘 要】
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在分析了现有Copula函数在测度投资组合风险不足的情况下,首先充分考虑资产波动的时变性、杠杆效应等特征,选择了TGARCH-t模型进行边缘分布建模.接着引入混合Copula模型来描
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在分析了现有Copula函数在测度投资组合风险不足的情况下,首先充分考虑资产波动的时变性、杠杆效应等特征,选择了TGARCH-t模型进行边缘分布建模.接着引入混合Copula模型来描述投资组合的复杂相关结构,同时利用构造的主对角线距离统计量等方法验证了混合Copula模型的优势.最后通过VaR的蒙特卡洛模拟结果看到,这种方法能更为精确的测度投资组合风险值.
Based on the analysis of existing Copula functions in the measurement of portfolio risk, we firstly consider the characteristics of time variability and leverage effect of asset volatility, and choose TGARCH-t model to model the edge distribution. Then we introduce mixed Copula model to describe The complex correlation structure of the portfolio and the main diagonal distance statistic are used to verify the advantages of the hybrid Copula model.Finally, the Monte Carlo simulation results of VaR show that this method can measure the investment more accurately Combination risk value.
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