【摘要】： 金融資產(chǎn)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)一般受投資組合中單一市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子的影響;另一方面受到組合中各風(fēng)險(xiǎn)因子相互之間的影響。因此要合理的度量組合的風(fēng)險(xiǎn),首先需要很好的解釋每個(gè)單一資產(chǎn)的收益特性,經(jīng)驗(yàn)表明,單一金融資產(chǎn)的收益率波動(dòng)具有異方差和波動(dòng)集群性,同時(shí)資產(chǎn)的分布并不服從正態(tài)分布,而是呈現(xiàn)出中央呈正態(tài)分布、兩端顯現(xiàn)厚尾分布的特點(diǎn)。GARCH-EVT方法既能說(shuō)明收益率波動(dòng)的特性,又能很好的刻畫(huà)分布的厚尾特點(diǎn)。其次,Copula通過(guò)一個(gè)連接函數(shù)將各個(gè)資產(chǎn)組合起來(lái),并能體現(xiàn)各資產(chǎn)間的相互關(guān)聯(lián)情況,它是把多維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布用其一維邊際分布連接起來(lái)的函數(shù),從而實(shí)現(xiàn)了從單一資產(chǎn)到組合資產(chǎn)的過(guò)渡。 本文將結(jié)合參數(shù)、非參數(shù)GARCH技術(shù)和極值理論中GPD分布構(gòu)建金融資產(chǎn)組合中單一資產(chǎn)收益率的邊緣分布,再通過(guò)多元正態(tài)Copula和T Copula函數(shù)將這些邊緣分布連接,得到資產(chǎn)組合的聯(lián)合分布模型。我們將首先簡(jiǎn)單介紹GARCH-EVT方法,并構(gòu)建單一資產(chǎn)的參數(shù)GARCH-EVT模型和非參數(shù)GARCH-EVT模型;其次利用多元正態(tài)Copula和T-Copula函數(shù)構(gòu)建資產(chǎn)組合聯(lián)合分布函數(shù),實(shí)現(xiàn)從單一資產(chǎn)到組合資產(chǎn)的過(guò)渡;最后,對(duì)上證四大板塊指數(shù)(上證商業(yè),上證公用,上證工業(yè),上證地產(chǎn))進(jìn)行了模型的實(shí)證分析,利用MC隨機(jī)模擬技術(shù)求得該組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR與CVaR,再通過(guò)返回檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證這種方法的有效性。結(jié)果顯示我們提出的方法適用于度量組合的極端風(fēng)險(xiǎn),能夠很好的捕抓金融極端事件發(fā)生下資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值,本文的分析結(jié)果對(duì)實(shí)際投資者有一定的指導(dǎo)意義。
【圖文】：

14（c）2tr 的自相關(guān)圖 (d)2tz 的自相關(guān)圖圖 1 上證地產(chǎn)收益率序列及新息序列的自相關(guān)圖圖 1 僅給出上證地產(chǎn)板塊收益率序列的自相關(guān)圖，其他圖形類(lèi)似。圖 1益率序列tr 的自相關(guān)圖，，圖 1(b) 是新息tz 的自相關(guān)圖，圖 1（c）是收益2 的自相關(guān)圖，圖 1(d)是新息平方2tz 的自相關(guān)圖。由這幾個(gè)圖形看出，上塊收益率序列存在明顯的 GARCH 效應(yīng)。
【學(xué)位授予單位】：四川大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類(lèi)號(hào)】：F830.91;F224

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 李強(qiáng);基于Copula理論和GPD模型的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究[D];重慶大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 李欣欣;次貸危機(jī)對(duì)國(guó)際證券市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性影響研究[D];吉林大學(xué);2010年

2 喻菲菲;Copula函數(shù)在外匯風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[D];華東師范大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2589189