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运用Copula方法研究了含股指期货的投资组合的风险度量问题.首先采用不同的GARCH模型对单个资产收益率建模,然后选择Clayton Copula函数来描述投资组合各资产之间的相关结构,建立联合分布模型,进而采用Monte Carlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的VaR.Kupiec检验表明,ClaytonCopula-GARCH模型在投资组合风险度量上具有较高的准确性. 相似文献
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考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,把证券收益率视为随机模糊变量。在前景理论下考虑投资者的风险态度,建立不同的随机模糊收益率、期望收益隶属度函数和目标权重,构建考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型。采用实证方法把市场分为下降和上升两个阶段,研究不同风险态度投资者的投资组合差异及模型表现。结果表明:投资者的风险态度会影响投资组合的结构;考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型,能够满足不同风险态度投资者对投资收益和风险的差异需求,且在实际投资决策中具有可行性。 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(16)
考虑了收益率为模糊数的投资组合问题.在一定置信水平上,用收益率波动差的平方和作为风险的度量,在预期收益率给定时,建立了风险最小化的投资组合模型.投资者可以参考其最优解来减小投资风险.最后给出了一个实例. 相似文献
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由于金融市场是波动的,风险资产的预期收益率由于很多不确定性是很难估计的,本文考虑预期收益率是可能性分布(模糊数),并且在此基础上用模糊数的可能性均值表示投资组合的收益,用模糊数的平均绝对偏差表示风险,考虑了交易费用后,得到投资组合模型,最后给出了数值计算的例子. 相似文献
9.
研究不允许卖空时不相关资产的最优投资选择问题.在风险资产收益率不能确切知道的情况下,建立了投资组合选择问题的极大极小模型.将交易费引入到极大极小模型中,交易费假定为新旧投资组合之差的V型函数.推导出有效投资组合与有效前沿的解析表达式. 相似文献
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金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用Monte Carlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。 相似文献