藤Copula模型与多资产投资组合VaR预测

投资组合风险管理往往涉及多个资产,在传统的二元Copula函数面临"维度诅咒"问题及多元Copula函数刻画多变量联合分布时其精确性和灵活性存在各种局限性的情况下,引入藤Copula刻画多个资产收益的联合分布,基于不同的Pair-Copula类别构建藤Copula,运用蒙特卡罗模拟方法计算多资产投资组合的VaR,通过Kupiec和Christoffersen返回检验方法测试藤Copula模型的VaR预测效果,并与传统方差-协方差风险管理方法做比较。实证分析表明,传统的方差-协方差风险管理方法和基于正态Pair-Copula作为藤Copula构建模块的方法不能通过多资产投资组合的VaR预测返回检验;而基于student-t Copula、Clayton Copula具有尾部分布特征的Copula作为构建模块的藤Copula模型能够有效地用于多资产投资组合VaR预测,从而更好的用于指导实践。     

基于TGARCH-t的混合Copula投资组合风险测度研究

在分析了现有Copula函数在测度投资组合风险不足的情况下,首先充分考虑资产波动的时变性、杠杆效应等特征,选择了TGARCH-t模型进行边缘分布建模.接着引入混合Copula模型来描述投资组合的复杂相关结构,同时利用构造的主对角线距离统计量等方法验证了混合Copula模型的优势.最后通过VaR的蒙特卡洛模拟结果看到,这种方法能更为精确的测度投资组合风险值.     

基于多维Gumbel Copula函数的投资组合VaR分析

基于目前国内有关Copula函数的实证研究主要是研究二种资产的相关性为主,文章根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上具有的优势,首先利用GJR模型构建资产的边缘分布,接着利用多元阿基米德Copula函数族中的Gumbel Copula函数构建了反映多个资产收益实际分布和相关性的联合分布函数,并使用蒙特卡罗模拟技术,分析在不同置信度下的投资组合的最小风险价值(VaR)及其资产组成,实证说明根据文章提出的模型度量资产的风险,可以使投资者选择的资产更加稳健,同时也有利于投资者对投资组合整体风险进行分散和监管。     

基于非正态分布的投资组合VaR分解

在阐述了投资组合边际VaR、成分VaR和增量VaR之间相互关系的基础上,给出了资产收益率服从非正态分布下投资组合分解的一种新方法,结果发现它与正态方法下投资组合分解的结论一致,并结合实证研究验证了结论的正确性.     

基于Clayton Copula-GARCH模型投资组合VaR的度量

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.     

基于VaR的房地产投资组合模型设计与应用

本文以风险和收益的动态刻画为核心,在房地产投资组合中引入基于VaR模型的风险评价,通过资产收益和预提费用在持有期内的现值构造效用函数,建立基于VaR的投资组合优化模型,实现房地产投资的最优组合。对于上海房地产市场两种不同资产进行组合的实证分析表明该模型具有一定的实用性和有效性。     

Copula界在多元VaR中的应用

首先介绍了多元随机变量和的边界,以及由此导出的VaR边界,然后全面总结了有关Copula下界的公式,而Copula下界及其对偶函数分别构成计算VaR边界的依据.最后根据VaR边界的数值算法,针对不同的Copula下界,分多种情景详细分析了VaR的边界范围.关于上证指数和深成指数收益率序列的实证分析发现.Spearman相关系数和正象限相依对VaR界的收窄作用最强.     

基于区间分析的投资组合VaR计算新方法

基于区间分析估计变量的累计概率分布是进行风险价值分析的一种新方法。本文将区间分析运用到股票投资组合的VaR计算中,研究区间分析在VaR计算方法中的应用。首先给出了基于区间分析估计分布函数的计算步骤,然后将区间分析运用到VaR的计算中,以两只股票的投资组合为例得出收益率的累计概率分布,从中得到某一置信度下的VaR值,最后与蒙特卡洛模拟方法做了比较研究,结果表明,基于区间分析的VaR计算方法的运算精度和计算速度明显优于蒙特卡洛模拟方法。     

基于ICA模型的投资组合稳健VaR方法研究

针对参数VaR方法在测度庞大复杂的投资组合风险时,存在模型参数多估计困难和需要设定风险因子联合分布容易使风险计量产生较大偏差等问题,本文提出了基于独立成分分析(ICA)技术的半参数IC-SP-VaR模型,给出了模型的参数估计方法,并对模型进行了模拟研究和实证分析。模拟研究表明新方法在不同情形下的估计都是有效的,在非线性经济序列中优势尤其明显。实证分析验证了新方法能够提高资产组合风险计量模型的稳定性和准确性。     

国际多元化下投资组合优化研究:动态Copula方法

国际多元化需要对投资组合的相关结构进行动态性测度,这样才能提供更有效的资产配置策略和资金的理想避险场所。当前资产组合相关结构的Copula分析中考虑变结构和时变性不足,在此基础上构建了包含变结构和时变的诊断方法——分布函数距离法和Vuong-Clarke法在内的Copula动态性诊断方法,同时将二维诊断问题推广至多维情形,接着利用模拟仿真验证了上述方法的有效性。最后将动态Copula应用于金砖国家和西方成熟市场的最优投资组合中,利用标准差、CVaR和DVaR并结合样本预测外推法对最优投资组合进行了评价分析。实证结果表明,最优投资组合策略受Copula动态性影响明显,金砖国家市场在国际金融危机影响下能发挥良好的风险规避作用,实时的动态性诊断方法也能帮助投资者更快速地调整投资策略。     

基于Copula的供应链金融质物组合价格风险测度研究

本文选取白银、铝和铜三种供应链金融质物作为研究对象,在分析三种质物收益率统计特征的基础上,引入Copula模型刻画供应链金融业务中质物收益率的“尖峰厚尾”特征以及质物收益率之间的非线性相关结构;采用Monte Carlo模拟方法测度考虑到极端情况下的质物组合价格风险值CVaR;利用时间平方根法则测度长周期视角下质物组合的价格风险。将CVaR与VaR测度结果进行对比,比较分析短期价格风险与长期价格风险,将Copula模型与传统风险测度方法下计算出的风险值进行对比,以期选取最优测度供应链金融质物组合长期价格风险模型。研究结果表明:从单一质物价格波动特征来看,三种单一质物的收益率均存在非正态分布和“尖峰厚尾”特征,具有一般金融资产收益率分布的特点。从模型的有效性来看,第一,CVaR比VaR能够更好地、全面地测度供应链金融质物组合的价格风险;第二,基于Copula模型的风险测度结果比传统集成风险测度结果的准确性高;第三,平方欧式距离法结果表明在五种Copula模型中,t-Copula是最优刻画供应链金融质物组合收益率间的相依关系的模型。从长短期风险测度结果来看,随着风险期限的增加,质物组合的价格风险值随之增大,以往研究中用短期风险测度往往会低估商业银行所面临的价格风险,不利于商业银行资金信贷的优化配置。得到的结论对我国商业银行开展供应链金融业务防范价格风险提供了量化支持。     

基于Copula的VsR度量与事后检验

估计VaR的传统方法有三种:协方差矩阵法、历史模拟法和蒙特仁洛模拟法。通常,文献中认为刚蒙特卡洛模拟法度量VaR有很多方面的优点。但是,本文通过实证检验发现,使用传统蒙特卡洛模拟法估计的VaR偏小,事后检验效果很不理想。本文引入Copula函数来改进传统的蒙特卡洛模拟法。Copula函数能将单个边际分布和多元联合分布联系起来,能处理非正态的边际分布,并且它度量的相关性不再局限于线性相关性。实证检验表明,基于Copula的蒙特卡罗模拟法可以更加准确地度量资产组合的VaR。     

基于Copula的QDII与排放权资产的投资组合构建

本文介绍了欧盟温室气体排放权交易市场,选择欧洲气候交易所(ECX)推出的欧盟配额(EUA)期货合约作为温室气体排放权资产(即碳资产)的代表,利用Copula函数得到了国内一支QDII基金-南方全球精选基金与该资产收益率的联合分布,并进一步据此得到了两种资产任一组合的收益率的分布函数,然后在不同的显著性水平下确定了具有最小VaR的最优组合系数。对最优组合的分析发现,本文构建的投资组合在收益率高于原QDII基金收益率的同时,其VaR值在各种显著性水平下均低于原QDII基金的VaR,并且最优的组合系数对于特定的VaR水平的敏感度不高,组合策略具有可操作性。     

两类多元GARCH模型的预测绩效和组合VaR的研究

运用V aR模型对股票组合进行风险测度的关键之一是得到组合条件协方差矩阵.而经典的多元GARCH模型来求解波动率面临着估计参数过多,计算量庞大的问题.因此,使用正交GARCH模型和CCC模型来估算波动率,并以沪深两市A股市场上四个行业的65只股票为样本,使用RM SE和M AD指标比较这些模型的预测能力,求得股票组合的V aR,得出前者效率高和后者预测能力略高的结论.     

风险限额、交易费用与相依结构:对证券投资组合优化影响的实证研究

本文提出了一个考虑交易费用,允许以无风险利率自由借贷,追求期末财富最大化的投资组合选择优化模型。进一步,通过实证分析,研究了风险(VaR)限额约束、交易费率变动,以及投资组合间相依结构对证券组合优化配置的影响。     

条件收益率下的VaR投资组合研究

本文以新的VaR风险控制体系和价格条件的VaR理论为基础,建立了一种新的最优投资组合模型——μ_s-VaR_s模型。其主要特点有:首先,μ_s-VaR_s模型主要关注相对价格的预期收益和风险,在没有股指期货对冲大盘指数风险的条件下,该模型可以为投资组合跑赢大盘提供了科学思路;其次,在μ_s-VaR_s风模型中,仿照夏普指数创建出了新的选股指标γ_s_i(t),使投资组合更有效率;最后,μ_s-VaR_s模型充分考虑了沪深股票市场的交易成本和交易条件限制,使模型具有较强的现实可用性.经过对沪深股票市场的实证分析发现:μ_s-VaR_s模型明显优于马柯威茨的M-V模型;应用μ_s-VaR_s模型所构建的投资组合的累积收益率显著高于大盘的同期累积收益率.