蒙特卡洛模拟,Copula-GARCH模型,投资组合,风险价值(VaR),
最后更新时间:2024-01-19
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论文导读:
摘要:风险探讨是一个内容极其广泛的领域,涵盖风险测度技术、相关性探讨等。文章正是以相关联系为切入点,展开中国股票市场的组合风险探讨。本论文选取沪深港三市股票指数作为对象,具体内容包括:论述方面,本论文进行了风险管理相关论述的概述,主要介绍了风险计量技术(波动论述、风险测度模型)和联结论述(Copula)。 Copula论述是一种新的构建联合分布的策略,同时也是一种适用于探讨非线性复杂相关联系的工具,目前已被广泛运用于金融领域。文章在深入介绍Copula论述的同时,提出了运用该策略进行投资组合的VaR计算。在计算VaR的历程中,采取的是蒙特卡洛模拟技术。实证方面,文章分别针对沪深、沪港两市股票指数建立了Copula-GARCH模型,计算得到投资组合的市场风险,并采取蒙特卡洛模拟技术对模型的有效性进行验证。实证结果显示,三个市场的单市场波动情形适合采取具有尖峰厚尾假设分布的GARCH模型刻画;沪港和沪深两市之间体现出不同的相关联系:沪港之间适合利用Gumbel Copula,是一种上尾相关的联系,而沪深之间体现的则是一种上下尾对称的相关性,适合利用Frank Copula;沪港两市的等权重组合市场风险较小,优于沪深两市的等权重组合。关键词:蒙特卡洛模拟论文Copula-GARCH模型论文投资组合论文风险价值(VaR)论文
本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人员哦。摘要7-8
Abstract8-9
1 绪论9-17
3.
攻读硕士阶段的主要工作52-53
致谢53
摘要:风险探讨是一个内容极其广泛的领域,涵盖风险测度技术、相关性探讨等。文章正是以相关联系为切入点,展开中国股票市场的组合风险探讨。本论文选取沪深港三市股票指数作为对象,具体内容包括:论述方面,本论文进行了风险管理相关论述的概述,主要介绍了风险计量技术(波动论述、风险测度模型)和联结论述(Copula)。 Copula论述是一种新的构建联合分布的策略,同时也是一种适用于探讨非线性复杂相关联系的工具,目前已被广泛运用于金融领域。文章在深入介绍Copula论述的同时,提出了运用该策略进行投资组合的VaR计算。在计算VaR的历程中,采取的是蒙特卡洛模拟技术。实证方面,文章分别针对沪深、沪港两市股票指数建立了Copula-GARCH模型,计算得到投资组合的市场风险,并采取蒙特卡洛模拟技术对模型的有效性进行验证。实证结果显示,三个市场的单市场波动情形适合采取具有尖峰厚尾假设分布的GARCH模型刻画;沪港和沪深两市之间体现出不同的相关联系:沪港之间适合利用Gumbel Copula,是一种上尾相关的联系,而沪深之间体现的则是一种上下尾对称的相关性,适合利用Frank Copula;沪港两市的等权重组合市场风险较小,优于沪深两市的等权重组合。关键词:蒙特卡洛模拟论文Copula-GARCH模型论文投资组合论文风险价值(VaR)论文
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Abstract8-9
1 绪论9-17
1.1 探讨背景与探讨作用9-11
1.2 国内外探讨近况11-15
1.2.1 GARCH族模型探讨近况11-12
1.2.2 COPULA论述探讨近况12-13
1.2.3 VaR探讨动态13-14
1.2.4 投资组合风险探讨近况14-15
1.3 探讨内容与论文结构安排15-17
1.3.1 本论文探讨内容15-16
1.3.2 论文结构安排16-17
2 投资组合风险计量技术17-262.1 波动率模型17-20
2.1.1 ARCH模型17-18
2.1.2 GARCH模型18-19
2.1.3 非对称GARCH模型19-20
2.2 VaR20-262.1 VaR定义20-21
2.2 VaR的计算21-24
2.3 VaR的准确性检验24-26
3 Copula论述与相关性浅析26-363.1 Copula论述基础26-27
3.1.1 Copula定义26
3.1.2 Sklar's Theorem(以二元为例)26-27
3.1.3 Copula基本性质27
3.2 Copula函数分类27-303.
2.1 椭圆Copula函数27-29
3.2.2 阿基米德Copula函数29-30
3.3 相关性浅析30-333.1 线性相联系数30
3.2 一致性和相关性度量标准30-32
3.3 尾部相联系数32-33
3.4 常用二元阿基米德Copula函数与相关性浅析33
3.4 Copula函数的估计和检验33-36
3.4.1 Copula函数的估计33-35
3.4.2 Kolmogorov-Smimov(K-S)检验35-36
4 基于Copula-GARCH模型的投资组合风险计量探讨36-464.1 数据基本统计描述36-38
4.2 GARCH(1,1)-t模型38-39
4.3 联合分布Copula估计39-44
4.4 市场风险估计44-45
4.5 本章小结45-46
5 总结与展望46-485.1 总结46-47
5.2 展望47-48
参考文献48-52攻读硕士阶段的主要工作52-53
致谢53