Copula方法在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究.pdf

1、金融風(fēng)險(xiǎn)管理在幫助個(gè)人、金融機(jī)構(gòu)、以至各國規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，獲取安全的投資環(huán)境中起著越來越重要的作用。根據(jù)定義，金融風(fēng)險(xiǎn)管理是一種評估和管理投資者所面臨的金融風(fēng)險(xiǎn)的過程，它依據(jù)一定的方法降低投資者已識別風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)暴露。準(zhǔn)確地度量風(fēng)險(xiǎn)并做出有效的投資決策，能為投資者提供競爭優(yōu)勢和可觀收益。而事實(shí)上，金融風(fēng)險(xiǎn)的度量是受到真實(shí)的金融變量的限制。大量的證據(jù)表明，金融變量通常呈現(xiàn)出厚尾、有偏和非對稱相關(guān)的特征。這些特征事實(shí)對傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理中基于正態(tài)分布

2、假設(shè)的方法提出了挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括以下三個(gè)方面。第一，一元正態(tài)分布，或者其它的橢圓分布無法充分?jǐn)M合單一變量的一元分布；第二，盡管多元正態(tài)分布在擬合多元變量的分布時(shí)很容易處理，但是它不能刻畫多元變量的超額峰度和超額偏度。因此，它會低估多元金融變量的相關(guān)性風(fēng)險(xiǎn)；最后，當(dāng)不同變量之間的聯(lián)合分布是非橢圓分布時(shí)，在傳統(tǒng)投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理中常常用于描述變量之間相關(guān)性的線性相關(guān)系數(shù)也是無法充分描述這些變量之間的相關(guān)性的。為了解決這些問題，本論文尋求一種

3、基于Copula函數(shù)的優(yōu)質(zhì)模型，通過聯(lián)合GARCH模型和已實(shí)現(xiàn)波動(RealizedVolatility)模型來研究多元金融變量之間的風(fēng)險(xiǎn)。
　　 本文的主要貢獻(xiàn)有如下三點(diǎn)。首先，通過聯(lián)合GARCH模型和已實(shí)現(xiàn)波動模型，使用Copula函數(shù)構(gòu)造多元分布，而后用以估計(jì)金融市場的投資組合風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果顯示，基于Copula函數(shù)的模型在擬合金融數(shù)據(jù)時(shí)要比傳統(tǒng)模型表現(xiàn)的更好。其次，不同的邊際分布模型對投資組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(ValueatRis

4、k)有顯著的影響，如本文使用的GARCH模型和已實(shí)現(xiàn)波動模型。最后，邊際分布和相關(guān)性結(jié)構(gòu)中都存在顯著的偏度。從而，有偏的學(xué)生T分布比正態(tài)分布或者學(xué)生T分布能更好的擬合所選數(shù)據(jù)。
　　 本文的結(jié)構(gòu)如下。第一章強(qiáng)調(diào)投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性，并闡述度量金融風(fēng)險(xiǎn)——風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值——的眾所周知的方法。第二章介紹相關(guān)性的背景知識和Copula函數(shù)理論。同時(shí)，本章討論了Copula函數(shù)在參數(shù)不變和參數(shù)變化時(shí)的兩種應(yīng)用。另外，本章也解釋了Copul