【摘 要】
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本文研究混频Copula模型在均值-CVaR投资组合问题中的应用。传统Copula模型在研究金融资产之间相依关系时,并没有考虑混频数据对相依性结构的影响。本文将混频数据建模的方法应用到Copula建模中,将相依性结构从同频模式拓展至混频模式,并将改进后的混频Copula模型运用于投资组合问题。论文的具体工作如下:第一,建立混频时变Copula模型（TV-Copula-RD）,用于度量包含不同观测频
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本文研究混频Copula模型在均值-CVaR投资组合问题中的应用。传统Copula模型在研究金融资产之间相依关系时,并没有考虑混频数据对相依性结构的影响。本文将混频数据建模的方法应用到Copula建模中,将相依性结构从同频模式拓展至混频模式,并将改进后的混频Copula模型运用于投资组合问题。论文的具体工作如下:第一,建立混频时变Copula模型（TV-Copula-RD）,用于度量包含不同观测频率数据的变量之间的相依性。首先,结合Spearman相关系数的原理构建已实现相关系数;然后将传统时变Copula模型中的时变尾部相关系数分解为长期相依成分和短期相依成分,得出TV-Copula-RD模型具体形式;最后给出TV-Copula-RD模型参数估计的完整步骤。第二,在均值-CVaR分析框架下,结合TV-Copula-RD模型重新审视投资组合决策问题。首先结合CVaR的性质,将原优化问题转换为一个线性规划问题,建立起基于TV-Copula-RD的最小化CVaR模型,最后运用蒙特卡洛模拟求解均值-CVaR投资组合问题并给出具体步骤。第三,本文选取成长指数和价值指数两种风格指数作为研究对象,对比了四种不同的Copula模型对风格指数之间相依性结构度量和投资组合风险度量的准确性。主要实证结果表明,考虑混频数据、时变相依性和非对称相依性的Copula模型能更好地刻画组合中各资产之间的尾部相依结构,也对预测投资组合的风险测度CVaR更有帮助。
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