【摘 要】
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在险价值(VaR)是一种风险度量方法,受到各大金融机构及监管者推崇,但由于金融市场上外部冲击和数据内部特征对金融市场的影响以及投资者为降低风险分散投资,在资产配置中,VaR
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在险价值(VaR)是一种风险度量方法,受到各大金融机构及监管者推崇,但由于金融市场上外部冲击和数据内部特征对金融市场的影响以及投资者为降低风险分散投资,在资产配置中,VaR或低估了尾部风险或忽略了状态转换或没有准确刻画资产间的相依结构.基于此,论文主要目的在于建立既能准确判断各个时期样本数据波动形态又能准确刻画资产间相依结构的新投资组合VaR模型,以提高风险的预测准确度.本文采用循序渐进的方式建立了两个模型,第一是基于SVt-EVT-Vine Copula的多元动态VaR模型:该模型首先将SVt模型和EVT模型的分段核平滑方法相结合建立了边缘分布模型,重点在于对金融资产分布特征的尖峰厚尾进行建模,其次采用三种不同的藤(Vine)结构(CVine、DVine和RVine)分别构建了金融时间序列间的相依结构模型,结合实证,根据AIC和BIC准则进行选择,再结合MCMC模拟方法计算投资组合的VaR,并与其他模型进行对比,突出所建模型的优势性.第二是在上一模型的基础上考虑突发情况下状态转换对VaR的影响,将马尔科夫转换引入到SVt模型中,建立基于马尔科夫转换的SVt-EVT-Vine Copula投资组合VaR模型.同样结合实证与上一模型进行比较,表明基于马尔科夫转换的SVt-EVT-Vine Copula的投资组合是有效的且对风险预测能力更强,同时得出CVine对资产间的相依结构刻画更准确.最后,本文对主要研究内容作了总结,进一步对可研究内容进行了分析.
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