本文關(guān)鍵詞： 投資組合 Pair Copula Gaussian DAG Copula 混合C藤Copula VaR　出處：《天津科技大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：對(duì)于投資者來說,投資于相關(guān)程度較低的多品種金融資產(chǎn)組合,可以有效降低投資風(fēng)險(xiǎn),那么如何選擇最優(yōu)的投資組合便成為投資者關(guān)注的焦點(diǎn)問題。為了克服傳統(tǒng)投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理模型中風(fēng)險(xiǎn)度量方法、正態(tài)及線性相關(guān)假設(shè)的不足,我們不僅應(yīng)該運(yùn)用更科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法,還應(yīng)該構(gòu)建更合理的聯(lián)合分布,這對(duì)于投資組合風(fēng)險(xiǎn)的度量以及最優(yōu)投資策略的選擇都有至關(guān)重要的作用。在風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方面,VaR已成為應(yīng)用最為廣泛的風(fēng)險(xiǎn)度量方法,是金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究的重點(diǎn)；而Copula理論則為構(gòu)建投資組合的聯(lián)合分布函數(shù)提供了一條便捷、科學(xué)的途徑,該聯(lián)合分布可以滿足金融資產(chǎn)非正態(tài)、非線性相關(guān)的假設(shè),因此可以克服傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理模型的不足。本文研究?jī)?nèi)容主要是多金融資產(chǎn)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)分析、度量問題�；贑opula理論,以VaR作為風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo),將Copula函數(shù)、GARCH模型、SV模型、VaR以及Monte Carlo方法有機(jī)結(jié)合,解決了多金融資產(chǎn)的非正態(tài)、非線性相關(guān)問題,為最優(yōu)投資組合的選擇與投資風(fēng)險(xiǎn)的度量提供了一種新的解決方法。本文第一部分實(shí)證研究對(duì)象是中國外匯市場(chǎng)四種主要外匯資產(chǎn)的投資組合,先通過GARCH與SV類模型的比較研究確定了單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的邊際分布波動(dòng)模型；然后運(yùn)用PC算法估計(jì)了表示資產(chǎn)間相關(guān)結(jié)構(gòu)的DAG,并基于Pair Copula建模思想構(gòu)建了Gaussian DAG Copula模型,該模型能更好的描述資產(chǎn)組合間的相依結(jié)構(gòu)；在Gaussian DAG Copula模型的基礎(chǔ)上利用Monte Carlo方法計(jì)算了投資組合的VaR,并通過返回檢驗(yàn)證明了模型的有效性；最后,賦予四個(gè)外匯資產(chǎn)不同投資權(quán)重,計(jì)算了不同組合在不同置信水平下的VaR值。第二部分的實(shí)證研究是以中國外匯市場(chǎng)上七種外匯資產(chǎn)投資組合為對(duì)象,在該部分的研究中采用基于Pair Copula高維建模方法的混合C藤Copula模型,構(gòu)建了反映多個(gè)資產(chǎn)收益實(shí)際分布和相依性的聯(lián)合分布函數(shù)。該模型根據(jù)變量間相關(guān)性強(qiáng)弱確定變量順序,并對(duì)各Pair Copula都選擇最優(yōu)函數(shù)族,故能更好描述資產(chǎn)組合的相依結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上,利用Monte Carlo方法計(jì)算了七種外匯資產(chǎn)投資組合的VaR,并通過實(shí)證分析驗(yàn)證了該模型的有效性,最后,同樣賦予七種外匯資產(chǎn)不同投資權(quán)重,計(jì)算了不同組合在不同置信水平下的VaR值。兩部分的實(shí)證研究結(jié)果都表明,所建立的風(fēng)險(xiǎn)分析模型都能更好的刻畫資產(chǎn)間的相關(guān)結(jié)構(gòu),在風(fēng)險(xiǎn)度量方面更加的科學(xué)、準(zhǔn)確。
[Abstract]:For investors, investing in a variety of financial asset portfolios with low correlation can effectively reduce the investment risk. In order to overcome the shortcomings of the traditional portfolio risk management model, the deficiency of the normal and linear related assumptions is overcome in order to solve the problem of how to choose the optimal portfolio. We should not only use more scientific risk measurement methods, but also build more reasonable joint distribution. This plays an important role in portfolio risk measurement and the choice of optimal investment strategy. In risk measurement, VaR has become the most widely used risk measurement method. Is the focus of financial risk management research; The Copula theory provides a convenient and scientific way to construct the joint distribution function of the investment portfolio. The joint distribution can satisfy the assumption that the financial assets are not normal and nonlinear. Therefore, we can overcome the shortcomings of the traditional risk management model. This paper mainly focuses on the risk analysis and measurement of multi-financial asset portfolio based on Copula theory. Taking VaR as the risk measure index, the Copula function GARCH model and the SV model are combined with the Monte Carlo method. Solve the non-normal and nonlinear related problems of multi-financial assets. This paper provides a new solution for the choice of optimal portfolio and the measurement of investment risk. The first part of this paper is the empirical study of the four major foreign exchange portfolio in China's foreign exchange market. Firstly, through the comparative study of GARCH and SV models, the marginal distribution volatility model of return rate of individual venture assets is established. Then we use PC algorithm to estimate the structure of correlation between assets, and build Gaussian DAG Copula model based on the idea of Pair Copula modeling. The model can better describe the dependent structure of portfolio. On the basis of Gaussian DAG Copula model, the Monte Carlo method is used to calculate the portfolio VaR, and the validity of the model is proved by the return test. Finally, four foreign exchange assets are given different investment weights. The VaR values of different combinations at different confidence levels are calculated. The second part of the empirical study is based on the seven foreign exchange asset portfolios in China's foreign exchange market as the object. In this part of the study, a hybrid Copula model based on Pair Copula high dimensional modeling method is used. The joint distribution function which reflects the actual distribution and dependence of multiple asset returns is constructed. The model determines the order of variables according to the correlation between variables, and selects the optimal function family for each Pair Copula. Therefore, it can better describe the dependent structure of portfolio. On this basis, the VaR of seven kinds of foreign exchange portfolio is calculated by using Monte Carlo method. And through the empirical analysis to verify the effectiveness of the model, finally, the same gives seven kinds of foreign exchange assets with different investment weights. The VaR values of different combinations under different confidence levels are calculated. The empirical results of the two parts show that the established risk analysis model can better describe the correlation structure between assets. More scientific and accurate in risk measurement.
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F224;F832.6

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