本文關鍵詞：基于Copula函數(shù)的某些金融風險的研究　出處：《沈陽工業(yè)大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 金融風險 Copula函數(shù) VaR方法 蒙特卡羅模擬 風險度量

【摘要】：在經(jīng)濟全球化日益發(fā)展的今天,金融市場的開放性不斷擴大,流動資本在全球內(nèi)大范圍覆蓋,各國金融市場之間的聯(lián)動性越來越顯著。且金融資產(chǎn)收益分布具有明顯的尖峰厚尾特點,存在著大量的非線性關系,因此,需要建立一種動態(tài)的非線性模型來描述事物之間這種動態(tài)的相關結構。然而Copula函數(shù)正是一種常用于金融風險分析的非線性相關性研究工具可以準確地描述多個隨機變量間的相依結構,且具有靈活的形式和優(yōu)良統(tǒng)計特性,能夠靈活地捕捉到金融資產(chǎn)的非線性和尖峰厚尾特點。本文在金融風險分析中引入Copula函數(shù),前兩章主要介紹了金融風險和Copula函數(shù)的研究背景、選題意義、研究現(xiàn)狀以及Copula函數(shù)的理論基礎知識,然后介紹了金融風險度量VaR方法以及VaR計算方法的種類。由于金融風險收益分布具有明顯的尖峰厚尾特性且存在大量非線性關系,傳統(tǒng)VaR計算方法基于正態(tài)性假設,運用線性相關求解各變量間的相關系數(shù),而線性相關系數(shù)不能準確地描述非正態(tài)分布的相關性,因此,本文用性質更好的秩相關系數(shù)來代替求解VaR值。并采用移動窗口技術的蒙特卡羅模擬方法計算VaR值。在實證研究中,選取上證指數(shù)和深證指數(shù)的收盤價作為樣本數(shù)據(jù),根據(jù)不同族Copula函數(shù)的優(yōu)缺點選擇最優(yōu)Copula函數(shù),以平方歐式距離和K-S擬合優(yōu)度檢驗作為檢驗標準進行驗證,結果表明Clayton Copula函數(shù)擬合程度較好,在傳統(tǒng)VaR計算方法基礎上對此進行改進,采用蒙特卡羅模擬仿真技術對VaR計算求值,計算結果表明傳統(tǒng)VaR計算方法與改進的VaR方法比較低估了金融風險,引入Copula函數(shù)更充分地考慮了金融風險邊際分布函數(shù)間變量的相關性,而不局限于正態(tài)性假設,因此能夠更大程度地考慮金融風險中存在的問題。
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O212.1

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本文編號：1323175