一:研究思路與邏輯伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化、投資自由化以及金融創(chuàng)新的不斷深入,金融市場(chǎng)的波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)也在不斷加劇,對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)的管理已經(jīng)成為金融機(jī)構(gòu)和投資者所面臨的最重要問(wèn)題。VaR（Value at Risk）即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值,作為金融風(fēng)險(xiǎn)分析、測(cè)度與防范的重要工具,是近年來(lái)國(guó)際上興起的一種定量度量金融風(fēng)險(xiǎn)的管理方法。它是將眾多不可測(cè)的主觀因素轉(zhuǎn)化為運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)量技術(shù)的客觀概率數(shù)值,使隱性風(fēng)險(xiǎn)顯性化。VaR的概念雖簡(jiǎn)單,然而對(duì)它的度量卻是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。傳統(tǒng)的VaR度量方法明顯存在著一些缺點(diǎn),如正態(tài)分布的假設(shè),線性假設(shè),對(duì)極端事件的缺乏考慮以及金融資產(chǎn)之間尾部相關(guān)性等。這些都會(huì)影響投資組合的投資效果和風(fēng)險(xiǎn),影響VaR度量的精確度。而copula的理論相對(duì)傳統(tǒng)方法有著理論優(yōu)勢(shì),copula可以把幾個(gè)邊際分布連成一個(gè)聯(lián)合分布,不用假定邊際分布是正態(tài)分布,copula函數(shù)導(dǎo)出的一致性和相關(guān)性測(cè)度應(yīng)用范圍更廣、實(shí)用性更強(qiáng),可以捕捉到變量間非線性、非對(duì)稱的相關(guān)關(guān)系,特別是容易捕捉到分布尾部的相關(guān)關(guān)系。本文研究的主要思路:針對(duì)傳統(tǒng)VaR度量方法的一些缺點(diǎn),引入copula方法,在邊際分布... 

【文章來(lái)源】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1. 緒論
    1.1 課題背景與介紹
    1.2 文獻(xiàn)綜述
    1.3 研究意義
2. VAR 理論基礎(chǔ)
    2.1 VAR 的簡(jiǎn)介
    2.2 VAR 的傳統(tǒng)計(jì)算方法
        2.2.1 歷史模擬法（Historical Simulation Method，簡(jiǎn)稱HS）
        2.2.2 Bootstrap 法
        2.2.3 Monte carlo 模擬法
        2.2.4 RiskMetrics 方法
    2.3 VAR 的特點(diǎn)與局限性
    2.4 VAR 的后向檢驗(yàn)方法（BACKTEST）
3. COPULA 函數(shù)的理論研究與介紹
    3.1 COPULA 函數(shù)的定義與相關(guān)定理
    3.2 基于COPULA 的相關(guān)性度量
    3.3 尾部相關(guān)性度量
        3.3.1 基于copula 金融市場(chǎng)的相關(guān)性分析
    3.4 COPULA 函數(shù)族介紹
    3.5 條件COPULA 的定義與相關(guān)定理
        3.5.1 條件copula 性質(zhì)
4. COPULA 函數(shù)的參數(shù)估計(jì)與模擬
    4.1 基于COPULA 的金融建模分析
    4.2 COPULA 估計(jì)方法
    4.3 COPULA 估計(jì)的檢驗(yàn)
    4.4 基于COPULA 的VAR MONTE CARLO 模擬
        4.4.1 copula 的VaR monte carlo 模擬方法
5. 基于COPULA-GARCH 模型的擬合與實(shí)證分析
    5.1 數(shù)據(jù)分析
    5.2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
    5.3 AR-GARCH 模型估計(jì)
        5.3.1 邊際分布模型的假定
    5.4 COPULA 函數(shù)的估計(jì)分析
        5.4.1 CML 方法的copula 估計(jì)
        5.4.2 時(shí)變模式下的copula 估計(jì)
    5.5 基于各種COPULA 的VAR 的實(shí)證分析與檢驗(yàn)
6. VAR 的估計(jì)比較
    6.1 EWMA 方法
    6.2 GARCH－N,GARCH-T 方法
    6.3 所有的VAR 結(jié)果比較
7. 總結(jié)與展望
    7.1 研究總結(jié)
    7.2 本文評(píng)價(jià)
    7.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄
后記
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Copula函數(shù)度量風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的Monte Carlo模擬[J]. 陳守東,胡錚洋,孔繁利.  吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào). 2006(02)
[2]調(diào)整"已實(shí)現(xiàn)"波動(dòng)率與GARCH及SV模型對(duì)波動(dòng)的預(yù)測(cè)能力的比較研究[J]. 徐正國(guó),張世英.  系統(tǒng)工程. 2004(08)
[3]VaR風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量模型在我國(guó)股票市場(chǎng)中的應(yīng)用[J]. 陳立新.  大連鐵道學(xué)院學(xué)報(bào). 2004(02)
[4]金融市場(chǎng)的相關(guān)性分析——Copula-GARCH模型及其應(yīng)用[J]. 韋艷華,張世英.  系統(tǒng)工程. 2004(04)
[5]CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量模型在投資組合中的運(yùn)用[J]. 陳劍利,李勝宏.  運(yùn)籌與管理. 2004(01)
[6]股市風(fēng)險(xiǎn)VaR與ES的動(dòng)態(tài)度量與分析[J]. 陳學(xué)華,楊輝耀.  系統(tǒng)工程. 2004(01)
[7]股市風(fēng)險(xiǎn)值估計(jì)的EWMA方法及其應(yīng)用[J]. 范英.  預(yù)測(cè). 2001(03)
[8]VaR方法對(duì)我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的借鑒及應(yīng)用[J]. 戴國(guó)強(qiáng),徐龍炳,陸蓉.  金融研究. 2000(07)
[9]VaR方法及其在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[J]. 馬超群,李紅權(quán).  系統(tǒng)工程. 2000(02)

博士論文
[1]VaR與CVaR的估計(jì)方法以及在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[D]. 葉五一.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
[2]Copula理論及其在多變量金融時(shí)間序列分析上的應(yīng)用研究[D]. 韋艷華.天津大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于EWMA方法的VaR估計(jì)[D]. 劉廣麗.昆明理工大學(xué) 2007
[2]Copula理論在金融上的應(yīng)用[D]. 鄧華.蘭州大學(xué) 2007
[3]VaR：一種連接（Copula）函數(shù)方法的應(yīng)用[D]. 郭雪芬.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 2006
[4]基于VaR模型的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量研究[D]. 劉昆侖.華中科技大學(xué) 2006
[5]幾種典型VaR度量方法的比較研究[D]. 代紅果.山東大學(xué) 2006
[6]基于分形市場(chǎng)理論和Copula函數(shù)理論的中國(guó)資本市場(chǎng)實(shí)證研究[D]. 宋加旺.天津大學(xué) 2005
[7]上證綜合指數(shù)的VaR計(jì)算方法研究[D]. 董大勇.西南交通大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3315605