利用高频数据和copula度量资产组合市场风险:建模与实证

利用realized GARCH模型纳入高频信息,通过copula函数描述资产收益之间的复杂相依关系,构建资产组合市场风险度量的copula-realized GARCH模型,并以上证综指和深证成指的等权重组合进行实证分析。实证结果表明,用学生t-copula函数描述上证综指和深证成指收益序列之间的相依关系比较恰当,与常用的GARCH模型和GJR-GARCH模型相比,学生t-copula与realized GARCH相结合的模型提供相对可靠、更具效率的VaR估计以及更准确的ES估计。因此,资产组合市场风险度量有必要同时考虑高频信息和复杂相依关系。